Älykellot ja aktiivisuusrannekkeet tunnistavat hyvin liikkeitä, kunhan ne tietävät mitä lajia pitäisi harrastaa ja liikkumisen aloittaminen kerrotaan niille. Englantilaistutkijat ovat kehittäneet algoritmin, joka tunnistaa kaiken toimintamme ilman, että laitteelle kerrotaan etukäteen mitään.
Sussexin yliopiston tutkijan Hristijan Gjoreskin mukaan nykyiset aktiivisuuslaitteet tunnistavat vain ennalta määritellyn liikkumiseen. Ihmisne liikkuminen ja toiminta kuitenkin vaihtelee koko ajan.
Ratkaisu hyödyntää tietysti koneoppimista. Perinteinen tapa tunnistaa liikettä on tulkita sarja jatkuvia askeleita kävelyksi. Jos pitää pienen tauon, se tulkitsee uuden liikkumisen toiseksi kävelyksi.
Sussexilaisten uusi algoritmi tarkkailee aktiivisuutta jatkuvasti. Se kiinnittää huomiota tarkkaan sekä siirtymiin että itse toimintaan. Algoritmi olettaa, että kävely jatkuu pienen tauon jälkeen ja sen takia data pidetään muistissa.
Algoritmin ansiosta älykello tai aktiivisuusranneke tunnistaa, kun ryhdymme tekemään jotain liikuntaa. Se myös tunnistaa, kun ryhdymme tekemään jotain uutta. Tuloksena on aiempaa tarkempi kuva liikkumisestamme.
Kun suurteholaskennan (HPC) työkuormat monimutkaistuvat, generatiivinen tekoäly sulautuu yhä tiiviimmin moderneihin järjestelmiin ja lisää kehittyneiden muistiratkaisujen tarvetta. Vastatakseen näihin muuttuviin vaatimuksiin ala kehittää uuden sukupolven muistiarkkitehtuureja, jotka maksimoivat kaistanleveyden, minimoivat latenssin ja parantavat energiatehokkuutta.
