Các nhà nghiên cứu tại Cornell đã phát triển EchoMotion, hệ thống dựa trên sóng siêu âm của loa và mic tích hợp trên đồng hồ Wear OS, cho phép đo vị trí 12 khớp cơ thể với sai số dưới 4 inch mà không cần phần cứng phụ trợ.
Cách EchoMotion hoạt động trên đồng hồ thông minh
EchoMotion sử dụng nguyên tắc sonar: loa phát ra tín hiệu siêu âm và mic thu lại các phản hồi từ cơ thể người dùng. Toàn bộ quy trình được thực hiện bằng phần mềm, không yêu cầu bất kỳ cảm biến ngoại vi nào.
Mô hình AI nhẹ hơn 30 MB được nhúng trong ứng dụng, tiêu thụ khoảng 12 mW năng lượng, cho phép chạy mượt trên các thiết bị Wear OS mà không ảnh hưởng đáng kể tới tài nguyên hệ thống.
Độ chính xác và kết quả thử nghiệm
Trong giai đoạn đầu, 10 người tham gia thực hiện 18 loại chuyển động, hệ thống dự đoán vị trí 12 khớp từ mắt cá chân tới đầu với sai số trung bình dưới 4 inch. Khi người dùng thực hiện 12 phút hiệu chuẩn, sai số giảm còn khoảng 2,4 inch.
Hiệu suất trên các mẫu đồng hồ khác nhau
Mô hình được cài đặt trên Samsung Galaxy Watch 6, Galaxy Watch 7 và Google Pixel Watch 3 mà không cần đào tạo lại. Độ chính xác chỉ giảm nhẹ, chứng tỏ công nghệ có thể mở rộng sang các thế hệ đồng hồ cũ hơn.
Giới hạn và triển vọng tương lai
Độ chính xác giảm khi có người đi lại gần trong hành lang, nhưng không bị ảnh hưởng nhiều bởi tiếng ồn môi trường hoặc nội thất. Đây là thách thức duy nhất hiện tại của hệ thống.
Ứng dụng trong XR và phục hồi chức năng
Nhóm nghiên cứu đang xem xét tích hợp EchoMotion với kính thông minh, mở ra khả năng nhận dạng cử chỉ cho thực tế mở rộng và thực tế ảo. Ngoài ra, dữ liệu toàn thân có thể hỗ trợ bác sĩ theo dõi quá trình phục hồi sau chấn thương.
Tiêu thụ năng lượng và demo thực tế
Trong một buổi theo dõi 30 phút trên Galaxy Watch 6, EchoMotion chỉ tiêu thụ 5‑6 % pin. Ứng dụng demo nhận dạng 20 bài tập gym, bao gồm squat và dumbbell lateral raise, đạt độ chính xác 95,4 % ngay cả trong môi trường có nhạc nền 76 dB.
Góc nhìn TechTimes
TechTimes cho rằng EchoMotion có thể làm thay đổi cách người dùng Việt Nam tiếp cận việc luyện tập tại nhà, khi không cần mua thiết bị phụ trợ đắt tiền. Nếu công nghệ được tích hợp sớm vào các mẫu đồng hồ phổ biến như Galaxy Watch 9 hoặc Pixel Watch 5, người tiêu dùng sẽ có thêm lựa chọn theo dõi chuyển động toàn thân với chi phí chỉ bằng giá đồng hồ hiện tại. Tuy nhiên, độ nhạy với người xung quanh vẫn là yếu tố cần cải thiện, và việc triển khai trong môi trường phòng tập đông người có thể gặp khó khăn ban đầu.