苹果健康团队利用AI探索健身计划优化

4 月 9 日报道，苹果健康研发团队在今年三月末发表文章，通过运用人工智能及机器学习技术，为依照用户需求量身打造健身方案提供依据。

苹果健康研究团队强调，已有的模型仅基于高度可控实验室环境下的观察，得出的结果与Apple Watch在现实世界的心跳数据有出入。他们因此，创新性地引入了一种新式的机器学习算法，它既包含传统心率模型，又融合了适应当前复杂多变的外部环境的灵活性适应系统，意在构建专属个人的心率模型，以便准确获取每位消费者的健身数据。

此项机器人算法首先深入挖掘特定用户的运动史，在此基础上，进一步搜集运动期间拍摄的相关数据，最终经由算法精确修正，使身体对运动环境的应激反应达到最佳水平。

此团队解释称，运用“卷积神经网络”技术，以此方法对个体近期的具体训练成果，包括心率、步速、行进速度及高度变动进行建模。

本系统还会对一些容易被忽视的因素加以重视。苹果健康研究团队提到，在炎热或湿度过高的环境里进行运动，心率会相应上升，但这种现象在实验室环境中往往难以显现。同时，系统也会密切关注行走频次、高度变化与速度变化等数据，进一步提升对运动强度的精确预测能力。