Исследователи сообщают, что система, состоящая из двух недорогих датчиков, более точна, чем умные часы, для отслеживания калорий, сожженных во время активности.
А инструкции по самостоятельному изготовлению системы доступны бесплатно в Интернете.
В то время как умные часы и смартфоны имеют тенденцию отключаться примерно на 40-80%, когда дело доходит до подсчета калорий, сожженных во время активности, эта система в среднем дает ошибку 13%.
«Мы создали компактную систему, которую мы оценили с разнообразной группой участников, чтобы представить население США, и обнаружили, что она работает очень хорошо, с погрешностью примерно в треть меньше, чем у умных часов», - говорит Патрик Слэйд, аспирант кафедры машиностроения в Стэнфорде. Университет, который является ведущим автором статьи о работе в Природа связи.
Важнейшей частью этого исследования было понимание основного недостатка других носимых устройств, которые подсчитывают калории: они полагаются на движение запястья или частоту сердечных сокращений, хотя ни то, ни другое не особо указывает на расход энергии. (Подумайте, как чашка кофе может увеличить частоту сердечных сокращений.) Исследователи предположили, что движение ног будет более показательным, и их эксперименты подтвердили эту идею.
Эта новая система измерения включает два датчика на бедре и голени, которые питаются от батареи и управляются микроконтроллером, который можно заменить на смартфон. (Фото: Эндрю Бродхед)
Существуют системы лабораторного уровня, которые могут точно оценить, сколько энергии человек ожоги во время физической активности путем измерения скорости обмена углекислого газа и кислорода в дыхании. Такие установки используются для оценки здоровья и спортивных результатов, но они включают громоздкое, неудобное оборудование и могут быть дорогими.
Для новой носимой системы требуются только два небольших датчика на ноге, батарея и портативный микроконтроллер (небольшой компьютер), а ее изготовление стоит около 100 долларов. Список компоненты и код для создания системы доступны оба.
«Это большой шаг вперед, потому что до сих пор требуется от двух до шести минут и противогаз, чтобы точно оценить, сколько энергии сжигает человек», - говорит соавтор Скотт Делп, профессор инженерной школы. «С помощью нового инструмента Патрика мы можем оценить, сколько энергии сжигается на каждом шаге, когда олимпийский спортсмен приближается к финишу, чтобы получить представление о том, что способствует его максимальной производительности. Мы также можем вычислить энергию, затрачиваемую пациентом, восстанавливающимся после операции на сердце, чтобы лучше справляться с упражнениями ».
Ноги, а не запястья
Как люди сжигают калории, сложно, но исследователи догадывались, что датчики на ногах будут простым способом получить представление об этом процессе.
«Проблема с традиционными умными часами заключается в том, что они получают информацию только от движения вашего запястья и частоты сердечных сокращений», - говорит соавтор Майкель Кочендерфер, доцент кафедры воздухоплавания и космонавтики. «Тот факт, что устройство Патрика имеет более низкий уровень ошибок, имеет смысл, потому что оно определяет движение ваших ног, и большая часть вашей энергии расходуется на ноги».
Система намеренно проста. Он состоит из двух небольших датчиков - одного на бедре и одного на голени одной ноги - управляемых микроконтроллером на бедре, который можно легко заменить на смартфон. Эти датчики называются «инерционными единицами измерения» и измеряют ускорение и вращение ноги во время ее движения. Они специально легкие, портативные и недорогие, чтобы их можно было легко интегрировать в различные формы, включая одежду, например умные штаны.
Чтобы протестировать систему на соответствие аналогичным технологиям, исследователи попросили участников исследования носить ее, а также носить два умных часа и монитор сердечного ритма. Со всеми этими подключенными датчиками участники выполняли различные действия, включая ходьбу с разной скоростью, бег, езду на велосипеде, подъем по лестнице и переход между ходьбой и бегом.
Когда все носимые устройства были сопоставлены с измерениями сжигания калорий, полученными с помощью лабораторной системы, исследователи обнаружили, что их система на основе ног была наиболее точной.
Путем дальнейшего тестирования системы на более чем дюжине участников разного возраста и веса исследователи собрали множество данных, которые Слэйд использовал для дальнейшего уточнения модели машинного обучения, которая вычисляет оценки сожженных калорий.
Модель принимает информацию о движении ног от датчиков и вычисляет - используя то, что она узнала из предыдущих данных, - сколько энергии пользователь сжигает в каждый момент времени. И, в то время как современные системы требуют около шести минут данных от человека, подключенного к маске в лабораторных условиях, эта альтернатива на свободном выгуле может функционировать всего за несколько секунд активности.
«Многие шаги, которые вы делаете каждый день, выполняются короткими сериями по 20 секунд или меньше», - говорит Слэйд, который упомянул выполнение работы по дому как один из примеров коротких периодов активности, которые часто упускаются из виду. «Уметь фиксировать эти краткие действия или динамические изменения между ними действительно сложно, и ни одна другая система в настоящее время не может этого сделать».
Подсчет калорий с открытым исходным кодом
Для этой команды были важны простота и доступность, так же как и открытый доступ к дизайну, потому что они надеются, что эта технология может помочь людям понять свое здоровье и позаботиться о нем.
«Мы открываем исходный код для всего в надежде, что люди воспользуются этим и будут работать с ним, создавая продукты, которые могут улучшить жизнь населения», - говорит Кочендерфер.
Они также считают, что простота, доступность и мобильность этой системы могут способствовать улучшению политики здравоохранения и новым направлениям исследований в области деятельности человека. Исследовательская группа, возглавляемая Стивом Коллинзом, доцентом кафедры машиностроения и старшим автором этой статьи, уже использует аналогичную систему для изучения энергии, расходуемой с помощью носимых роботизированных систем, повышающих производительность.
«Одна из самых захватывающих вещей заключается в том, что мы можем отслеживать динамически меняющиеся виды деятельности, и эта точная информация позволит нам разработать более эффективные правила, чтобы рекомендовать людям, как следует тренироваться или управлять своим весом», - говорит Слэйд.
«Это открывает совершенно новый набор исследований, которые мы можем проводить в области деятельности человека», - говорит Делп, который также является профессором биоинженерии и машиностроения. «Сколько энергии вы сжигаете, когда идете, когда бежите, когда тренируетесь на велосипеде, - все это имеет фундаментальное значение. Когда у нас появляется новый инструмент, подобный этому, он открывает новые возможности для открытия новых вещей о деятельности человека ».
Работа финансировалась Национальным научным фондом, Национальными институтами здравоохранения и стипендиатом Стэнфордского университета.
Источник: Стэнфордский университет
Об авторе
