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Microsoft Band, sensori e machine learning

I dati raccolti dai sensori di Microsoft Band vengono registrati sulla piattaforma Health e analizzati dal servizio Azure Machine Learning.

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Microsoft Band è il primo dispositivo indossabile realizzato dall’azienda di Redmond. Il fitness tracker offre funzionalità presenti anche in altri prodotti, ma è stato progettato per essere indossato tutto il giorno e per suggerire uno stile di vita più sano. Per raggiungere questo obiettivo, Microsoft sfrutta la piattaforma Azure Machine Learning che permette di analizzare i dati raccolti dai 10 sensori integrati nel device.

Il concetto di machine learning è stato reso popolare da Watson, il supercomputer di IBM che qualche anno fa partecipò (vincendo) al famoso gioco Jeopardy. Microsoft ritiene però che Watson sia un servizio pensato solo per applicazioni scientifiche, in quanto richiede un’elevata curva di apprendimento. Azure Machine Learning, invece, è accessibile a tutti gli sviluppatori attraverso le API disponibili. Lo scopo dell’azienda di Redmond è sviluppare modelli di dati che possono essere usati direttamente dalle app per tradurli in informazioni da mostrare agli utenti.

Microsoft Band include un modello di dati che usa i sensori integrati per fornire informazioni all’indossatore. Non solo battiti cardiaci, distanza percorsa o calorie bruciate, ma anche suggerimenti su come migliorare la salute, perdere peso o raggiungere un altro obiettivo. Microsoft Health è la piattaforma sulla quale vengono registrati tutti i dati e che permette di fornire consigli personalizzati.

Galleria di immagini: Microsoft Band: tutte le immagini

Anche Watson può fare queste cose, ma il servizio di Microsoft non è accessibile solo agli esperti. In futuro potrebbe essere implementato una sorta di marketplace, che permetterà agli sviluppatori di scegliere tra diversi modelli, caricare i dati delle app sul cloud Azure e fornire le risposte agli utenti.