Google обучила ИИ на триллионе минут с фитнес-браслетов

Новая работа Google показывает, что данные с носимых устройств становятся действительно полезными тогда, когда ИИ учится понимать конкретного человека за сигналами, а не просто считает пульс.

Команда обучила общую модель SensorFM на более чем одном триллионе минут сенсорных данных, собранных у пяти миллионов людей. Модель выучила структуру обычной физиологии: сон, движение, температура, насыщение кислородом, ритм сердца и весь шум повседневности.

Ключевая мысль авторов: носимые устройства слабы не из-за нехватки данных. Они слабы потому, что большинство систем сжимают сырые сигналы в грубые усреднённые показатели ещё до того, как проявится осмысленная структура. SensorFM сначала выучивает эту структуру, а потом переиспользует её под конкретные задачи.

Одно и то же представление помогает делать предсказания по кардиологии, метаболизму, ментальному здоровью, сну, образу жизни и демографии. Выученные эмбеддинги обошли инженерные признаки на 34 из 35 задач предсказания. Эпоха ручного фичеринга для wearables подходит к концу.

Статья: https://arxiv.org/abs/2511.15352

Пост в X: https://x.com/rohanpaul_ai/status/2057978365664272796