Pixel Watch: So funktioniert die Sturzerkennung – wurde mit sehr großem Aufwand und Probestürzen entwickelt

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Google hat der Pixel Watch vor einiger Zeit Tagen einen Schwung neuer Funktionen spendiert, mit denen Nutzer zusätzliche Vitalwerte messen und deren Ergebnisse auswerten lassen können. Anlässlich dessen kam man auch noch einmal auf die zuvor eingeführte Sturzerkennung zu sprechen und hat verraten, wie diese funktioniert und wie man sie mit recht großem Aufwand entwickelt hat.


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Mit dem vorletzten Pixel Feature Drop im März ist die Sturzerkennung auf der Pixel Watch gestartet, die nach der Erkennung eines Sturzes automatisiert Hilfe holen kann, was in Deutschland leider nicht angeboten werden kann. Auch wenn es hierzulande nicht vollständig genutzt werden kann, sind Einblicke hinter solche Technologien immer wieder interessant. Googles Pixel Watch-Entwickler haben verraten, wie die Sturzerkennung entstanden ist.

Man sollte meinen, dass die Erkennung von Stürzen mit den zahlreichen Sensoren in der Pixel Watch keine große Herausforderung ist, denn sowohl die Geschwindigkeit in allen Richtungen (in diesem Fall nach unten) als auch Beschleunigung (die in diesem Fall abrupt startet und endet) sind messbar. Dennoch gibt es gerade bei einer am Handgelenk getragenen Smartwatch offenbar sehr viele Situationen, die fälschlicherweise als Sturz erkannt werden. Natürlich möchte man solche Falscherkennung so gering wie möglich halten, um die Nutzer nicht zu nerven und damit zu provozieren, dass sie diese eigentlich hilfreiche Funktion deaktivieren.

Um die Erkennung von Stürzen zu optimieren, mussten die Entwickler ihren Schreibtisch verlassen und haben mit mehreren Organisationen zusammengearbeitet. Man konnte allerdings nicht einfach Menschen stürzen lassen und diese Daten auswerten, denn das Verletzungsrisiko wäre zu hoch. Stattdessen hat man auf bereits vorhandene Sturzdaten zurückgegriffen. Diese wurden von einigen Universitäten bereits für andere Zwecke gesammelt.




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KI simuliert Stürze
Auch die KI durfte natürlich zum Einsatz kommen: Man hatte zahlreiche Videos von echten, unabsichtlichen, Stürzen ausgewertet, davon 3D-Modelle erstellt und anschließend mit der Simulation von menschlichen Stürzen begonnen. Auch wenn Menschen bei Stürzen wohl ganz unterschiedlich reagieren und es Unterschiede bei der Länge von Gliedmaßen gibt, soll es eindeutige Muster geben, die verwendet werden können.

Erst als man alle Daten ausgewertet und die KI unzählige Mal stürzen ließ, kamen echte Menschen zum Einsatz. Eine ganze Woche lang hat man wohl mehrere Stuntmänner und Stuntfrauen mit der Pixel Watch am Handgelenk stürzen lassen, um die Daten zu perfektionieren. Das war sicherlich das naheliegendste, allerdings können absichtliche Stürze etwas anders ablaufen als unvorhergesehene Stolperer. Aus der Kombination all dieser Daten konnten die Algorithmen so weit trainiert werden, dass sie Stürze nun zuverlässig erkennen.

Letzte Aktualisierung am 5.07.2024 / Bilder von der Amazon Product Advertising API / Affiliate Links, vielen Dank für eure Unterstützung!

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