Google створив SensorFM: ШІ, що розуміє ваше тіло краще за вас

SensorFM — це фундаментальна модель, розроблена дослідниками Google, навчена на понад одному трильйоні хвилин немаркованих сигналів з носимих пристроїв від приблизно п'яти мільйонів учасників, і оцінена на 35 завданнях прогнозування здоров'я . Робота під назвою «Towards a General Intelligence and Interface for Wearable Health Data» є кроком до створення універсального штучного інтелекту для безперервного моніторингу здоров'я. Вона має чотири ключові характеристики:

Що таке SensorFM

• Масштабне попереднє навчання: SensorFM навчено на понад одному трильйоні хвилин немаркованих сенсорних сигналів від когорти приблизно п'яти мільйонів людей . Вхідні дані включають хвилинні сенсорні характеристики (наприклад, акселерометр, частоту серцевих скорочень, температуру, SpO₂) з пристроїв Fitbit та Pixel Watch .
• Оцінка на 35 завданнях: Модель оцінюється на 35 завданнях прогнозування здоров'я, що охоплюють такі сфери, як серцево-судинне, метаболічне та респіраторне здоров'я, а також активність, сон і психічне здоров'я . Вона перевершує традиційні методи в 34 з цих завдань класифікації .
• Характеристики масштабування: Дослідження демонструє, що спільне масштабування обчислювальної потужності та обсягу даних попереднього навчання призводить до систематичного покращення продуктивності на різних завданнях . Це підтверджує закони масштабування, які спостерігаються в мовних моделях і моделях комп'ютерного зору, тепер валідовані для даних з носимих пристроїв.

Як SensorFM просуває універсальний ШІ для моніторингу здоров'я

• Загальні сенсорні представлення: Замість того, щоб створювати окремі алгоритми для кожного стану здоров'я, SensorFM вивчає спільне представлення фізіологічних та поведінкових патернів людини з немаркованих даних, а потім адаптується до конкретних завдань з обмеженою кількістю маркованих даних — це ознака узагальнення фундаментальної моделі.
• Інтеграція з LLM-агентами: Модель використовує автономні LLM-агенти (включно з використанням Gemini) для навігації просторами вбудовувань та виконання передбачувальних завдань, безпосередньо з'єднуючи розуміння сенсорів з міркуваннями мовної моделі .
• Шлях до Персонального агента здоров'я: Google Research окремо опублікувала роботу про «Personal Health Insights Agent (PHIA)» — систему, яка використовує багатокрокові міркування, генерацію коду та пошук інформації для аналізу даних з носимих пристроїв і відповідей на запитання про здоров'я . SensorFM забезпечує фундаментальний шар розуміння сенсорів, на який такий агент може спиратися для надання персоналізованих, безперервних висновків про здоров'я.

Підсумовуючи, SensorFM масштабує сенсорний ШІ до режиму трильйона хвилин і п'яти мільйонів людей, демонструє систематичне покращення продуктивності зі збільшенням розміру, узагальнює на 35 завданнях здоров'я та з'єднується з персональними агентами здоров'я на основі LLM — це конкретний крок до єдиної універсальної системи ШІ, яка безперервно контролює та інтерпретує здоров'я людини з носимих пристроїв.