웨어러블 AI: 구현이 디지털 세계에 의미하는 것

웨어러블은 수년 동안 우리 삶의 일부이자 중요한 디지털 혁신이었습니다. 디지털 보청기가 처음 출시된 1980년대에는 오늘날 우리 삶의 일부가 되리라고는 상상도 할 수 없었습니다. 현재의 시나리오에서도 피트니스 산업의 AI는 피트니스 목표를 개인화하는 데 도움이 되는 AI 웨어러블을 통합하여 운동 장비 없이 더 스마트한 운동을 가능하게 합니다.

웨어러블 기술의 해로 불렸던 2004년, Apple Watch가 출시된 후 활동 추적기가 급격히 증가하면서 Wearable 부문에서 일어나고 있는 혁신은 완전한 변화나 다름없습니다.

그러나 이 기사를 읽고 있는 오늘과 몇 년 전 사이에는 웨어러블 기기가 매력을 잃기 시작한 때가 있었습니다. 그 이유는 대부분 사람들이 스마트 기기에서 카운트를 추적하거나 전화 알림을 받는 데 지루해했기 때문입니다. 보다. 웨어러블을 더 스마트하게 만드는 것에 대한 논의가 본격적으로 시작되던 때였습니다.

오늘날 사용자가 모든 상호 작용의 뒤에서 얻는 가치가 포괄적이도록 웨어러블 기술의 응용 프로그램을 지능적으로 만드는 준비가 높습니다. 이 준비에 Wearable AI 라는 이름이 주어졌습니다 . 유추할 수 있듯이 이 분야는 인공 지능과 웨어러블 기술 이 세계에 통합되면서 등장한 분야입니다 .

실제로 피트니스 산업은 사물 인터넷(IoT) 애플리케이션과 첨단 인공 지능(AI) 제품의 광범위한 채택으로 인해 엄청난 변화를 목격하고 있습니다. Reports and Data에 따르면 피트니스 앱 시장은 2027년까지 연간 146억 4000만 달러의 매출을 올릴 것이며 대략 1억 200만 명의 피트니스 앱 사용자가 있을 것입니다.

이를 통해 파괴적인 기술이 고객에게 어떤 영향을 미치는지 살펴보겠습니다.

내용의 테이블

1. 인공 지능이 해결하는 웨어러블 산업의 단점
2. 웨어러블 인공 지능 시장 관련 통계
3. 웨어러블 기술에서의 AI 사용 사례
4. 웨어러블 기술에 AI의 통합과 관련된 과제

인공 지능이 해결하는 웨어러블 산업의 단점

AI 기술 솔루션이 필요한 웨어러블 기술의 문제 는 두 가지입니다.

한편으로는 액션 아이템이 부족하다는 점에서 유저들이 직면하는 문제가 있다. 스마트 워치가 하루에 300보를 걸었다고 알려준다고 가정해 보겠습니다. 이제 정보로 무엇을 하시겠습니까? 이상적인 걸음 수가 무엇인지 알고 싶지 않으세요? 아니면 전날의 걸음 수와 비교가 필요하십니까? 아니면 단순히 단계가 피트니스 목표로 이어지는 방법에 대한 정보가 필요합니까? 목표를 달성하려면 얼마나 더 많은 단계가 필요합니까?

이제 다른 한편으로는 웨어러블 서비스 제공자들에게 '다음 단계의 문제는 무엇인가'가 있다. 단순히 신체에서 정보를 가져와 사용자에게 중요한 정보를 알리는 아이디어를 기반으로 구축되면 사용자가 가치 제안을 묻기 시작할 때가 있습니다(하지만 추적하도록 고안된 의료용 웨어러블 앱의 경우 인스턴스가 거의 오지 않습니다. 생식기). 서비스 제공자에게 어려운 것은 피트니스 AI가 해결하는 웨어러블 문제 중 하나인 확장 모델에 대해 생각하는 것입니다.

AI 기술은 강력한 무기인 머신 러닝을 기반으로 사용자가 제공하는 과다한 데이터를 실행 가능한 인텔리전스로 변환하는 놀라운 일을 합니다. 다음 단계에서 사용자와 비즈니스를 돕습니다. 실제로 인공 지능 스마트 워치는 피트니스 및 건강 목표의 실시간 모니터링을 가능하게 하는 벤치마크를 만들고 있습니다.

피트니스 AI와 웨어러블 컨버전스 의 부상을 조명하는 몇 가지 통계를 살펴보겠습니다 .

웨어러블 인공 지능 시장 관련 통계

웨어러블 지능 시장은 2025 년까지 1,800억 달러에 이를 것으로 예상됩니다 . AI 및 웨어러블의 성장을 주도하는 AI 및 웨어러블 기술 동향이 있습니다 .

• 디자인, 기능 및 사용 가능한 웨어러블 장치의 다양성에 대한 지속적인 개선과 수많은 사운드 웨어러블 앱 개발 회사 에서 도입한 지속적인 혁신 .
• Qualcomm Snapdragon Wear 3100 플랫폼과 같은 강력한 프로세서에서 에지 컴퓨팅의 출현
• 향상된 AI 알고리즘과 5G와 같은 무선 연결의 발전으로 원활한 사용자 경험을 제공하기 위한 기능이 증가하고 있습니다.
• 스마트 웨어러블 기기 시장은 2018년에서 2022년 사이에 7억 8천만 대가 판매될 예정으로 두 자릿수 성장을 유지할 수 있을 것입니다.

웨어러블 기술에서의 AI 사용 사례

웨어러블 기기에서 인공 지능 의 사용 사례 는 현재 의료 및 안전, AR/VR 향상 및 지능형 비서의 두 가지 주요 범주로 나뉩니다.

증강 및 가상 현실 향상

헬스케어 영역에서 VR과 웨어러블 의 역할 은 이미 시장에서 매우 만연해 있습니다. 그러나 필요한 것은 그들을 지능적으로 만드는 것입니다.

웨어러블 AI 의 첫 번째이자 가장 떠오르는 사용 사례 는 AR/VR 부문에서의 통합에서 볼 수 있습니다. 증강 현실과 가상 현실의 혼합을 사용하는 혼합 현실 장치 는 웨어러블 산업에 AI 기술 을 통합함으로써 크게 향상될 수 있습니다. 현재 혼합 현실 헤드셋이 작동하려면 강력한 PC나 스마트폰에 연결해야 합니다. 그러나 성능은 프로세서의 성능에 따라 다릅니다.

AI는 헤드셋의 성능을 사용자가 현재 필요로 하는 것에 맞게 조정하여 웨어러블 워크로드를 낮출 수 있습니다. 사용자 및 환경과의 상호 작용을 통해 지능형 기계는 선호도, 표시해야 하는 정보를 이해하고 혼합 현실에서 경험하는 대기 시간을 줄일 수 있습니다.

예: HoloLens 2에서 Microsoft는 사용자에게 광범위한 경험을 제공하기 위해 전용 AI 코어 프로세서를 통합한다고 발표했습니다. 앞으로 게임 산업에서 더 많은 AI 웨어러블 기기 가 등장하게 될 것입니다.

지능형 웨어러블 어시스턴트

웨어러블 기술 의 애플리케이션 이 증가함에 따라 인공 지능 장치 는 진정한 비서가 되어 고객 경험을 향상시킵니다 . 웨어러블에서 AI 분석의 사용 사례는 가제트와 고급 센서가 스마트 의류에 내장되어 사용자에게 성능과 통찰력을 개선하기 위한 실행 가능한 조언 외에도 실시간으로 측정 항목에 대한 알림을 제공하는 스포츠 세계에서 상당히 분명합니다. 부상 위험 감소. 이에 대한 정당한 예는 인공 지능 스마트 워치입니다.

스포츠 산업 외에도 사용자에게 비행 시간이나 영화 일정을 알려주는 이벤트 및 여행 사용 사례의 경우에도 나타납니다.

예: 웨어러블 기술과 피트니스 AI 조합 을 사용하는 회사에 대해 이야기할 때 Google과 Apple은 모두 Google Assistant 및 Siri를 Watch, EarPod 및 기타 웨어러블과 동기화하는 보조 서비스 기능을 제공합니다.

건강 및 안전

의료 분야에서 AI와 웨어러블 기술 의 사용 사례 는 가장 많이 찾는 분야입니다. 개별 수준에서 두 기술 (의료의 AI 및 의료 의 웨어러블)은 이 부문을 파괴적으로 만들기 위해 많은 노력을 기울이고 있습니다. AI와 웨어러블의 조합이 의료 산업을 훨씬 더 신속하게 대응하고 예방하는 데 도움이 되는 여러 가지 방법이 있습니다.

• 이 기술은 자연어 처리 및 컴퓨터 비전을 통해 길, 건물, 인도, 연석 등과 같은 도시에서 시각 장애인이 인식하는 시각적 신호를 학습한 다음 시각 장애인 착용자를 돕는 자연스러운 음성 신호로 변환하여 정보를 사용합니다. 편안하게 도시를 돌아다닙니다.
• 실시간 모니터링을 통한 기계 학습은 모든 발작 패턴을 학습하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI 기능 이 있는 이러한 웨어러블 장치 는 간질이 있는 사람이 착용할 수 있으며 패턴이 인식되면 경고하여 도로에서 출발하거나 제 시간에 안전한 장소에 도달할 시간을 얻습니다.
• 머신 러닝의 도움으로 자폐 스펙트럼 장애가 있는 어린이의 스트레스 요인과 정서적 각성의 생리학적 지표를 모니터링하여 의미 있는 데이터를 생성할 수 있습니다. 이는 차례로 간병인이 잠재적인 전구체를 식별하는 데 도움이 될 수 있으므로 의료 분야에 웨어러블 및 AI를 도입하여 건강 및 관리 영역을 훨씬 더 예방적으로 만들 수 있습니다.

웨어러블 기술에 AI의 통합과 관련된 과제

배터리 수명: 웨어러블 피트니스 기기 를 개발하고 평가하는 동안 전체 AI 프로젝트 관리 주기 에서 우리의 주요 과제 중 하나는 배터리 수명을 관리하는 것이었습니다. AI 웨어러블 의 연산 능력은 스마트 폰에 비해 훨씬 적기 때문에 배터리는 이상적인 것보다 훨씬 빨리 소모되는 경향이 있습니다. 웨어러블 기술 개발 프로세스에서 이에 대응하기 위해 우리가 따랐던 두 가지 접근 방식은 A입니다. 우리는 엣지 컴퓨팅을 통해 필요한 데이터만 처리했습니다. B. 최소한의 사용을 지원하는 방식으로 코드를 최적화했습니다.

개인 정보 보호: 인공 지능 웨어러블을 성공적으로 구현하려면 많은 데이터가 필요합니다. 이 시나리오에서는 개인 정보를 최우선으로 유지하는 것이 매우 중요합니다. 개발 프로세스 전반에 걸쳐 우리는 특정 정보를 수집할 필요가 있는지 계속 자문해야 했습니다. 다음으로 중요한 것은 파생 데이터를 즉석에서 계산하는 것이었습니다. 이러한 모든 조치는 웨어러블 앱 개발 서비스 비용 을 크게 증가시키는 경향이 있으며 이는 스타트업 기업가에게 걱정거리가 될 수 있습니다.

보안: 얼굴 인식을 위해 웨어러블 카메라를 사용하는 것과 같은 보안에 민감한 AI가 있습니다 . 이러한 장치의 경우 웨어러블 앱 개발 프로세스에서 온디바이스 데이터 처리를 사용하는 것이 최우선 과제였습니다. 에지 컴퓨팅을 사용하면 공용 또는 사설 클라우드 서비스를 통해 데이터를 전송할 필요가 없습니다. 이러한 회피는 높은 수준의 개인 정보를 제공합니다. 그러나 데이터 전송이 필요한 경우 데이터 전체를 암호화하는 방법을 따릅니다.

요약

요컨대, 인공 지능 기술로 구동되는 웨어러블 장치는 기업이 삶의 질과 ROI를 개선함과 동시에 디지털화의 새로운 영역을 활용할 수 있도록 돕습니다. 전 세계의 산업과 영역은 이미 AI를 통한 혁신에 더 깊이 뛰어들기 시작했습니다. 좋은 아이디어가 있다면 관련 비용을 추정하는 데 도움을 줄 경험이 풍부한 웨어러블 앱 개발 회사를 찾아보세요.