Google Research hat SensorFM vorgestellt, ein Foundation Model, das auf den Wearable-Sensordaten von fünf Millionen Menschen basiert. Dieses Modell soll eine umfassende Repräsentation der menschlichen Physiologie und des Verhaltens erlernen und für 35 verschiedene Gesundheits- und Verhaltensaufgaben eingesetzt werden.
Bislang waren die meisten Gesundheitsfunktionen von Wearables auf spezifische Aufgaben beschränkt: So gibt es Modelle, die Schlafphasen erkennen, andere, die Herz-Kreislauf-Risiken einschätzen oder Stress- und Stoffwechselmerkmale analysieren.
Mit SensorFM verfolgt Google das Ziel, diese isolierten Ansätze zu einer einheitlichen KI-Grundlage zu vereinen. Diese soll es ermöglichen, kontinuierliche und häufig lückenhafte Sensordaten für eine Vielzahl von Gesundheitsfragen zu nutzen. Zudem wird angestrebt, den Bedarf an aufwendig gelabelten Trainingsdaten zu reduzieren und möglicherweise in Zukunft persönliche Gesundheitsassistenten mit individuellem Kontext zu versorgen. Ein Beispiel für die Fortschritte in der KI-Entwicklung ist, dass OpenAI einen Wettbewerb zur Entwicklung eines kompakten Sprachmodells gestartet hat, was zeigt, wie wichtig innovative Ansätze in der KI-Forschung sind. Auch der "Mirage-Effekt": KI-Modelle diagnostizieren Krankheiten auf Bildern, die nie existierten, verdeutlicht die Herausforderungen, mit denen Forscher konfrontiert sind.
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Quellen: the-decoder
Bildquelle: KI generiert
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