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18.06.2020 – 02:50

Huami

Der neuste tragbare KI-Chip Huangshan-2 von Huami geht voraussichtlich im 4. Quartal 2020 in Serienproduktion - 50% Energieeinsparung sowie schnellere Erkennung von Vorhofflimmern

Shenzhen, ChinaShenzhen, China (ots/PRNewswire)

Ramesh Jain, Vater des Multimedia-Computings zum technischen Berater des Huami AI Research Institute ernannt, wie auf der ersten Innovation Conference "AI to Decode Future" von Huami bekannt gegeben wurde

Die globale Top-5-Wearable-Marke[1], Amazfits Muttergesellschaft Huami (NYSE: HMI), machte ihren zweiten tragbaren KI-Chip Huangshan-2 auf ihrer ersten Innovationskonferenz "AI to Decode Future" bekannt. Zudem wurden verschiedene Hardware sowie eine Reihe von Big Data- und KI-Lösungen für das Gesundheitswesen angekündigt. Ramesh Jain, der in der Branche als der Vater des Multimedia-Computing bekannt ist, wurde zum technischen Berater des Huami AI Research Institute ernannt.

Der KI-Chip für Wearables, Huangshan-2 (MHS002), ist lanciert worden.

Als Platin-Mitglied von RISC-V verfügt Huami über eine weitreichende Ansammlung von Technologien und einen Investitionsrahmen im Bereich Halbleiter. Im Jahr 2018 brachte Huami die weltweit erste[2] Open-Source-Prozessorarchitektur RISC-V für Wearables, Huangshan No.1 (MHS001), auf den Markt. Diese verfügt über vier KI-Kern-Engines: Herz-Biometrie-Engine, EKG, EKG Pro und Heart Rhythm Abnormality Monitoring Engine.

Nach 450 Tagen enthüllt Huami seinen KI-Chip der nächsten Generation, den Huami Huangshan-2(MHS002). Huami Huangshan-2(MHS002) basiert auf der RISC-V-Architektur und zeichnet sich durch eine hohe Effizienz bei der Datenverarbeitung und einen geringen Stromverbrauch aus. Huangshan-2 erkennt Vorhofflimmern sieben Mal schneller als Huangshan-1 und 26 Mal schneller als ähnliche Algorithmen. Huangshan-2 verfügt ebenfalls über den AON-Sensormodus (Always On), der dank der NPU (Neural-network Processing Unit) und dem C2-Co-Prozessor einen extrem niedrigen Stromverbrauch aufweist. Theoretisch kann dadurch der Gesamtstromverbrauch von Huangshan-2 um 50% gesenkt und damit die Lebensdauer der Batterie von Produkten entsprechend verlängert werden.

Die Serienproduktion von Huangshan-2(MHS002) ist für das 4. Quartal 2020 geplant. Neue Wearables von Huamis, die mit dem Huangshan-2 ausgestattet sind, werden hoffentlich in der ersten Hälfte des Jahres 2021 erhältlich sein.

BioTracker(TM) 2, der optische PPG-Bio-Tracking-Sensor der zweiten Generation von Huami

Huami hat in den letzten Jahren einen eigenen optischen PPG-Bio-Tracking-Sensor entwickelt, der für seine hohe Genauigkeit bekannt ist. Im Vergleich zu seinem Vorgänger unterstützt der neu lancierte BioTracker(TM) 2 fünf biologische Daten-Engines (RealBeats(TM), OxygenBeats(TM), SomnusCare(TM), ExerSense(TM) und huami-PAI(TM)) und ist damit der bisher vielseitigste und präziseste Biosensor von Huami.

Fünf wichtige Daten-Engines[3] tragen zur KI-Gesundheitsmanagement-Plattform von Huami bei

Damit die Menschen ihre Gesundheitsrechte so gut wie möglich wahrnehmen können, umfasst die Systematic AI Health Management Platform von Huami den KI-Chipsatz Huangshan-2(MHS002), den neuen PPG-Sensor BioTracker(TM) 2 sowie fünf wichtige Index- und Daten-Engines.

- RealBeats(TM) 2, der fortschrittliche AI-Biodaten-Engine für
  die Herzfrequenzmessung. Dadurch wird die Impulsstörung der
  Herzfrequenzsignale während des Trainings eliminiert. Der
  Engine ist in der Lage, Vorhofflimmern 1,87 Mal so lange wie
  die letzte Generation zu überwachen, am Tag sogar 6,64 Mal so
  lange. Mit Hilfe eines Big-Data-Modells für die Herzgesundheit
  wurde eine automatische KI-basierte Erkennung von AVRT und
  häufigem PVC erreicht.
- OxygenBeats(TM), von Huami selbst entwickelter
  Sauerstoffdaten-KI-Engine. Die Erfolgsquote liegt bei 100%, im
  Gegensatz zu weniger als 90% bei ähnlichen Produkten.
  Verglichen mit den Ergebnissen professioneller
  Sauerstoffanalysegeräte beträgt der durchschnittliche Fehler
  nur 1,67%, was eine Genauigkeit widerspiegelt, die derjenigen
  der meisten am Handgelenk getragenen Wearables zur
  Blutsauerstofferkennung überlegen ist. OxygenBeats(TM) wurde
  bei der Nachuntersuchung von genesenen COVID-19-Patienten
  eingesetzt, die vom medizinischen Team von Nanshan Zhong
  durchgeführt wurden. Smartwatches, die mit OxygenBeatsTM
  ausgestattet sind, werden voraussichtlich im 3. Quartal 2020
  erhältlich sein.
- SomnusCare(TM), ein KI-gesteuerter Engine für biologische
  Daten. Die Genauigkeit der Schlafdatenerfassung liegt bei über
  80%, und es ist möglich, einen 25-minütigen Schlaf mit einer
  Genauigkeit von nahezu 100% zu erfassen. Außerdem kann der
  OxygenBeatsTM durch die Analyse des Schlafzustands und die
  Erkennung der Sauerstoffsättigung des Blutes das
  Schlafapnoe-Syndrom (SAS), einen "unsichtbaren Killer" für die
  menschliche Gesundheit, erkennen und den Anwender warnen, damit
  dieser umgehend Maßnahmen ergreifen kann.
- ExerSense(TM), eine KI-Erkennungsmaschine für Bewegungsmuster,
  die auf Big-Data aus dem Bereich Sport basiert. Dieser Engine
  kann Bewegungsmodelle in Echtzeit abgleichen, indem er Daten
  mit dem Bewegungssensor und dem Herzfrequenzsensor auf
  Wearables von Huami erfasst und dann den Trainingsmodus eines
  Benutzers bestimmt. Gegenwärtig kann ExerSense(TM) 19
  Bewegungsmuster automatisch erkennen, darunter Gehen, Laufen,
  Radfahren und Schwimmen, die 95% der täglichen
  Bewegungsszenarien der Benutzer abdecken. Die Benutzer müssen
  keine mühsamen manuellen Operationen durchführen, sondern
  können intelligente Bewegungsmodi willkürlich auswählen.
- huami-PAI(TM), ein expliziter PAI-Score, der die
  Herzfrequenzdaten des Benutzers zusammen mit der täglichen
  Bewegungszeit und anderen Gesundheitsdaten darstellen kann,
  sodass Benutzer ihr Training und den Gesundheitszustand ihres
  Herzens überwachen können. huami-PAI(TM) kann Benutzer
  anleiten, hoch personalisierte Gesundheitsbewertungssysteme
  unter Verwendung persönlicher biologischer Daten wie Alter,
  Geschlecht und Ruheherzfrequenz zu erstellen. huami-PAI(TM)
  basiert auf der HUNT-Fitnessstudie, die dazu beiträgt, die
  kardiovaskuläre Sterblichkeitsrate zu senken und die
  Lebenserwartung zu verbessern. Die von Professor Ulrik Wisloff
  an der medizinischen Fakultät der norwegischen Universität für
  Wissenschaft und Technik durchgeführte Studie dauerte 35 Jahre
  und umfasste mehr als 230.000 Teilnehmer. 

Ramesh Jain zum technischen Berater des Huami AI Research Institute ernannt

Wang Huang, Chairman und CEO des Unternehmens, kündigte die Gründung des Huami AI Research Institute an. Ramesh Jain, ein renommierter KI-Experte, Vater des Multimedia-Computing, Professor an der University of California, Irvine, und Gründer des UCI Institute for Future Health wurde zum technischen Berater des Huami AI Research Institute ernannt.

In der ersten Hälfte des Jahres 2020 hat Huami drei gemeinsame Labors eingerichtet: Das Smart Wrist Wearable Device Joint Lab mit dem Team von Zhong Nanshan, das Track and Field Joint Lab mit dem Chinese Athletics Association und das Brain-Computer Intelligence Joint Lab mit dem Institute of Advanced Technology der University of Science and Technology of China.

                                                                                
 [1] Sowohl beim weltweiten Uhrenabsatz als auch beim Marktanteil gehört Huami  
 zu den Top 5 gemäß Daten der International Data Corporation (IDC) Worldwide    
 Quarterly Wearable Device Tracker                                              
 (https://www.idc.com/tracker/showproductinfo.jsp?prod_id=962)                  
                                                                                
 [2] https://riscv.org/membership/6144/huami/                                
                                                                                
 [3] Es handelt sich nicht um ein medizinisches Gerät und ist nicht zur         
 Verwendung bei der Diagnose oder Überwachung eines medizinischen Zustands      
 bestimmt.                                                                      
                                                                                 

Foto - https://mma.prnewswire.com/media/1192309/Wearable_Device_Chip.jpg

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