Skip to main content
Automaziot AI logo
  • Home
  • Blog
  • About
  • Contact
(646) 760-4854Book a Free Consultation
Automaziot AI - AI Automation and Intelligent Agents for Business

AI Automation Experts. We help businesses streamline operations and scale faster with intelligent agents and workflow automation.

USA(646) 760-4854Israel HQ+972-3-7630715info@automaziot.ai
Israel HQ: Ahad Ha'Am 9, Tel Aviv

Quick Links

  • Home
  • About
  • Contact
  • Case Studies
  • Glossary

Our Solutions

  • Lead Management
  • WhatsApp AI Agent
  • Business Automation
  • Smart CRM
  • Automated Scheduling
  • Sales & Support
  • WhatsApp Commerce
  • AI Agents
  • Tech Consulting

Stay Updated

Get the latest insights on AI automation delivered to your inbox.

FacebookInstagramLinkedIn

This site uses Google Analytics and Vercel Analytics to improve your experience. For full details, see our Privacy Policy

© 2026 Automaziot AI. All rights reserved.

Privacy PolicyTerms of ServiceAccessibilityEditorial Policy
מדדי הליכה בשעוני חכמים: גוגל חושפת
גוגל: מדדי הליכה מתקדמים בשעוני חכמים
ביתחדשותגוגל: מדדי הליכה מתקדמים בשעוני חכמים
מחקר

גוגל: מדדי הליכה מתקדמים בשעוני חכמים

מחקר חדש מוכיח: שעונים חכמים מדויקים כמו סמארטפונים בניתוח הליכה, עם פוטנציאל לזיהוי מוקדם של סיכונים בריאותיים

צוות אוטומציות AIצוות אוטומציות AI
15 בינואר 2026
4 דקות קריאה

תגיות

GooglePixel WatchAmir FarjadianMing-Zher PohPixel 6

נושאים קשורים

#בריאות וביוסיינס#HCI#למידת מכונה#שעונים חכמים#ניתוח גייט
מבוסס על כתבה שלGoogle Research ↗·תרגום, סיכום והקשר עסקי על-ידי המערכתאיך אנחנו עובדים

✨תקציר מנהלים

Key Takeaways

  • מודל AI חדש בשעוני Pixel Watch מעריך מדדי הליכה כמו מהירות ואורך צעד בדיוק גבוה.

  • מחקר עם 246 משתתפים הוכיח תקפות ואמינות דומה לסמארטפונים על 70,000 קטעי הליכה.

  • פוטנציאל למעקב רציף אחר סיכוני נפילות ומחלות, ללא ציוד מיוחד.

  • גובה המשתמש משפר דיוק בשעונים – טיפ חשוב ליישום עסקי.

גוגל: מדדי הליכה מתקדמים בשעוני חכמים

  • מודל AI חדש בשעוני Pixel Watch מעריך מדדי הליכה כמו מהירות ואורך צעד בדיוק גבוה.
  • מחקר עם 246 משתתפים הוכיח תקפות ואמינות דומה לסמארטפונים על 70,000 קטעי הליכה.
  • פוטנציאל למעקב רציף אחר סיכוני נפילות ומחלות, ללא ציוד מיוחד.
  • גובה המשתמש משפר דיוק בשעונים – טיפ חשוב ליישום עסקי.

האם שעון חכם על היד יכול להפוך לכלי רפואי מתקדם? חוקרי גוגל הוכיחו זאת במחקר גדול היקף: שעוני חכמים מסוג Pixel Watch מספקים הערכות מדויקות ומקבילות לסמארטפונים של מדדי הליכה ספציו-טמפורליים מתקדמים כמו מהירות הליכה, אורך צעד וזמן תמיכה כפולה. המחקר, שפורסם בבלוג המחקר של גוגל, מביא את ניתוח ההליכה מהמעבדות היקרות אל שגרת היום-יום, ומאפשר מעקב רציף אחר בריאות ללא ציוד מיוחד. זהו צעד משמעותי בבריאות המונעת, במיוחד עבור מנהלי עסקים המחפשים פתרונות wearables לעובדים.

במסגרת המחקר 'Smartwatch-Based Walking Metrics Estimation', חוקרים כמו אמיר פרג'דיאן ומנג-זאר פו פיתחו מודל למידה עמוקה מבוסס רשת קונבולוציונלית זמנית (TCN) רב-פלטים. המודל מקבל כקלט גובה המשתמש ונתוני חיישנים גולמיים משעון Pixel Watch – מאיצים וג'יירוסקופים בשלושה צירים ב-50 הרץ. הוא מעריך ישירות מדדים דו-צדדיים כמו מהירות הליכה (ס"מ/שנייה) וזמן תמיכה כפולה (אחוז ממחזור ההליכה), ומדדים חד-צדדיים לכל רגל: אורך צעד, זמן נדנוד וזמן עמידה. בניגוד לשיטות קודמות שסבלו משגיאות הצטברות, המודל הזה מדויק ומקיף.

המחקר כלל 246 משתתפים בריאים מגוגל בקליפורניה ומאוניברסיטת קיוטו ביפן, עם כ-70,000 קטעי הליכה. המדידות התבססו על מסלול הליכה מקצועי מסוג Zeno Gait Walkway כמדד ייחוס. המשתתפים לבשו שעוני Pixel Watch על שתי הידיים וטלפוני Pixel 6 במקומות שונים: כיסים, תיק גב ותיק צד. הבדיקות כללו הליכה רגילה, מהירה, בדיקת 6 דקות, וכן הליכות עם א-סימטריה מתונה בעזרת קולר ברך.

התוצאות מרשימות: עבור רוב המדדים – מהירות הליכה, אורך צעד, זמן נדנוד ועמידה – נמצאה תקפות חזקה (מקדם פירסון r >0.80) ואמינות מצוינת (מקדם ICC >0.80) על פני 70,000 הקטעים. זמן תמיכה כפולה הראה ICC סביר (0.56-0.60). השעונים השווים לטלפונים בשגיאת אחוז ממוצעת מוחלטת (MAPE) ובשגיאה מוחלטת ממוצעת (MAE), ללא הבדלים משמעותיים סטטיסטית (p>0.05). שני המודלים עלו על הערכה תמימה פשוטה.

מחקר הסרת תכונה אישר כי גובה המשתמש משפר משמעותית את הדיוק בהערכת מהירות ואורך צעד בשעונים, בניגוד לסמארטפונים. זאת למרות שהמודל לשעונים אומן על פחות נתונים. השוואה גרפית מראה תפלגויות דומות של שגיאות בין שעונים לטלפונים בכל שמונת המדדים, עם יתרון ברור על פני שיטות בסיסיות. זה מדגיש את הפוטנציאל של שעונים חכמים כפלטפורמה עקבית, ללא בעיות מיקום כמו בטלפונים.

לעומת שיטות מסורתיות שדורשות ציוד מעבדה יקר, או סמארטפונים שתלויים במיקום מדויק (כיס ירך או חגורה), שעוני חכמים נלבשים באופן קבוע על הפרק. זה מאפשר מעקב רציף גם ללא טלפון, כמו בבית. בישראל, שבה תעשיית ההייטק והמדטק פורחת, טכנולוגיה זו יכולה לשלב בפלטפורמות בריאות עסקיות, לעקוב אחר עובדים או לקוחות קשישים.

השלכות עסקיות: המחקר פותח דלת למעקב ארוך טווח אחר מדדי הליכה מחוץ לקליניקות, לזיהוי מוקדם של מחלות נוירולוגיות, סיכון נפילות ושיקום מותאם אישית. חברות wearables ובריאות יכולות לשלב זאת במוצרים, לשפר המלצות אישיות. גוגל מתכננת להרחיב את המדדים, מה שיביא לבריאות פרואקטיבית יותר.

מה תעשו עם התובנות האלה? בדקו אם הפלטפורמה שלכם מוכנה לשעונים חכמים – זהו העתיד של ניטור בריאות עסקי.

שאלות ותשובות

FAQ

רוצים ליישם את זה בעסק שלכם?

באוטומציות AI אנחנו בונים סוכני AI ואוטומציות לעסקים בישראל. ראו את השירותים הרלוונטיים:

  • אוטומציה לעסקיםחיבור מערכות, חשבוניות ודשבורדים
  • בוט וואטסאפ לעסקWhatsApp Business API בישראל
  • סוכני AI לעסקיםסוכנים שמטפלים בלידים, שיחות ו-CRM
  • ניהול לידים אוטומטימענה מיידי, ניקוד וסינון אוטומטי

הכתבה הוכנה על-ידי המערכת בליווי בינה מלאכותית: תרגום, סיכום והוספת הקשר עסקי ישראלי מתוך פרסום מקורי של Google Research. קראו על תהליך העריכה שלנו. קישור למקור המקורי.

אהבתם את הכתבה?

הירשמו לניוזלטר שלנו וקבלו עדכונים חמים מעולם ה-AI ישירות למייל

עוד מ־Google Research

כל הכתבות מ־Google Research
מיפוי סביבתי באמצעות בינה מלאכותית: מפיקסלים לתכנון שיקום הטבע
מחקר
לפני 9 שעות
4 דקות
·מ־Google Research

מיפוי סביבתי באמצעות בינה מלאכותית: מפיקסלים לתכנון שיקום הטבע

גוגל חשפה פריצת דרך בפרויקט Earth AI המאפשרת מעבר ממפות פיקסלים למידע וקטורי מפורט ברזולוציה של תת-מטר. המערכת שפותחה בשיתוף אוניברסיטת אוקספורד, מאפשרת מיפוי מדויק של גדרות חיות, קירות אבן וחורשות קטנות המהווים כלי קריטי לשיקום אקולוגי ולחישובי פחמן. עבור המגזר העסקי בישראל, טכנולוגיה זו מציעה הזדמנויות משמעותיות בתחומי הביטוח, הנדל״ן והחקלאות המדייקת, תוך התחשבות במגבלות חוק הגנת הפרטיות הישראלי.

Google Earth AIGoogle Earth EngineLeverhulme Centre for Nature Recovery
קרא עוד
אימות מחיקת מידע ממודלי בינה מלאכותית: פריצת הדרך של גוגל
מחקר
לפני 6 ימים
5 דקות
·מ־Google Research

אימות מחיקת מידע ממודלי בינה מלאכותית: פריצת הדרך של גוגל

חוקרי Google Research הציגו בוועידת AISTATS 2026 מסגרת עבודה מהפכנית בשם Regularized f-Divergence Kernel Tests, המיועדת לבצע אימות מחיקת מידע ממודלי בינה מלאכותית. השיטה החדשה מתגברת על כשלי הבדיקות הדו-מדגמיות המסורתיות (כמו MMD), ומאפשרת למבקרים חיצוניים לזהות דליפות מידע מקומיות ברמת דיוק חסרת תקדים. באמצעות שימוש במדדי שונות מתקדמים כמו Hockey-stick divergence ורגולריזציה של ליבות, המערכת מזהה הפרות פרטיות תוך שימוש בכמה אלפי דגימות בלבד בהשוואה למיליוני דגימות שנדרשו בעבר בשיטות כמו DP-Auditorium. פיתוח זה מעניק לעסקים הפועלים תחת רגולציות פרטיות מחמירות כלי מתמטי מוכח להבטחת עמידה בדרישות החוק.

AISTATS 2026Mónica RiberoAntonin Schrab
קרא עוד
גוגל חושפת את טכנולוגיית Agentic RAG לעסקים: דיוק חסר תקדים ל-AI
מחקר
לפני 8 שעות
4 דקות
·מ־Google Research

גוגל חושפת את טכנולוגיית Agentic RAG לעסקים: דיוק חסר תקדים ל-AI

גוגל מציגה את Agentic RAG, ארכיטקטורת רב-סוכנים חדשה המשולבת בפלטפורמת Gemini Enterprise. בניגוד למערכות RAG מסורתיות המחזירות תשובות חלקיות כאשר המידע מבוזר, המנגנון החדש פועל בצורה איטרטיבית. המערכת מחלקת את השאילתה בין סוכנים מומחים (כמו סוכן תכנון וסוכן ניסוח מחדש) ומשתמשת ב'סוכן הקשר מספק' המבצע בקרת איכות קפדנית על תוצאות החיפוש. בבדיקות של גוגל על מאגר המידע FramesQA, המערכת הגיעה ל-90.1% דיוק בחיפושים מורכבים חוצי-מאגרים, תוך שמירה על מהירות מענה כמעט זהה (פגיעה של 3% בלבד בלייטנסי). הטכנולוגיה, הזמינה כעת בגרסת תצוגה מקדימה, פותחת עידן חדש של אמינות ודיוק עבור סוכני AI בארגונים.

Google CloudGemini Enterprise Agent PlatformFramesQA
קרא עוד
מודל בינה מלאכותית לחיזוי שיטפונות: גוגל משחררת את קוד המקור
מחקר
3 ביוני 2026
5 דקות
·מ־Google Research

מודל בינה מלאכותית לחיזוי שיטפונות: גוגל משחררת את קוד המקור

חוקרי Google Research שחררו רשמית את מודל ההידרולוגיה של החברה כקוד פתוח תחת רישיון Apache 2.0. המערכת, המבוססת על ספריית PyTorch ורשתות ME-LSTM, מניעה את חיזויי הזמן האמת של פלטפורמת Flood Hub הגלובלית. המהלך מאפשר לרשויות מטרולוגיות, חברות מים וגופי תשתית להריץ ולעבד נתוני אקלים ומשקעים מקומיים באופן עצמאי ומאובטח על שרתי הארגון. שילוב המודל, שנבחן בשיתוף פעולה עם המכון ההידרומטאורולוגי הצ'כי, מאפשר להאריך את טווח התחזית האמינה בעד שישה ימים באגנים מנוטרים, ומציע לעסקים ולרשויות בישראל כלי רב-עוצמה לניהול סיכוני מזג אוויר ושיפור ההיערכות לאירועי קיצון.

GoogleGitHubPyTorch
קרא עוד

עוד כתבות שיעניינו אותך

לכל הכתבות
מיפוי סביבתי באמצעות בינה מלאכותית: מפיקסלים לתכנון שיקום הטבע
מחקר
לפני 9 שעות
4 דקות
·מ־Google Research

מיפוי סביבתי באמצעות בינה מלאכותית: מפיקסלים לתכנון שיקום הטבע

גוגל חשפה פריצת דרך בפרויקט Earth AI המאפשרת מעבר ממפות פיקסלים למידע וקטורי מפורט ברזולוציה של תת-מטר. המערכת שפותחה בשיתוף אוניברסיטת אוקספורד, מאפשרת מיפוי מדויק של גדרות חיות, קירות אבן וחורשות קטנות המהווים כלי קריטי לשיקום אקולוגי ולחישובי פחמן. עבור המגזר העסקי בישראל, טכנולוגיה זו מציעה הזדמנויות משמעותיות בתחומי הביטוח, הנדל״ן והחקלאות המדייקת, תוך התחשבות במגבלות חוק הגנת הפרטיות הישראלי.

Google Earth AIGoogle Earth EngineLeverhulme Centre for Nature Recovery
קרא עוד
שילוב בינה מלאכותית במסרים שיווקיים פוגע באמון הלקוחות
מחקר
לפני 11 שעות
4 דקות
·מ־TechCrunch

שילוב בינה מלאכותית במסרים שיווקיים פוגע באמון הלקוחות

סקר חדש של חברת WordPress VIP חושף כי 60% מהצרכנים בארה"ב מרגישים רתיעה ממותגים המשתמשים במילה "AI" במסרים השיווקיים שלהם. בעוד שחברות ממהרות לבצע אופטימיזציה למנועי חיפוש מבוססי בינה מלאכותית, פער האמון הולך וגדל: 86% מהצרכנים אינם נותנים אמון מלא בתשובות ה-AI ומעדיפים מקורות מידע מקוריים ואנושיים. המחקר מדגיש את החשיבות ההולכת וגוברת של שמירה על שקיפות וייחוס מקורות (Attribution) ברשת האינטרנט, המרגישה כיום 'פחות אנושית' עבור 74% מהגולשים. עבור עסקים ישראליים, הממצאים מהווים תמרור אזהרה מפני שיווק-יתר טכנולוגי ומדגישים את הצורך בשימור החיבור האנושי בקדמת הבמה, לצד שילוב אוטומציות חכמות מאחורי הקלעים.

WordPress VIPAutomatticBrian Alvey
קרא עוד
פענוח תצלומי לוויין באמצעות בינה מלאכותית: מהפכת עיבוד הנתונים בחלל
מחקר
אתמול
4 דקות
·מ־TechCrunch

פענוח תצלומי לוויין באמצעות בינה מלאכותית: מהפכת עיבוד הנתונים בחלל

פריצת דרך היסטורית נרשמה באפריל 2026, כאשר לוויין התצפית Yam-9 של חברת Loft Orbital הצליח לזהות ולפענח עצמים על פני כדור הארץ באופן עצמאי לחלוטין. באמצעות שימוש במעגל מחשוב קצה המבוסס על מעבד Nvidia Jetson Orin AGX ומעטפת התוכנה NAVI-Orbital שפותחה על ידי מעבדת JPL של נאס"א, הלוויין הריץ את מודל השפה-חזותי (VLM) מסוג Gemma 3 של Google DeepMind. פיתוח זה מאפשר ניתוח וסינון ראשוני של נתונים חזותיים מורכבים ישירות בחלל, ומקטין דרמטית את הצורך בהורדת נפחי מידע גולמי עצומים לקרקע. עבור עסקים ותעשיות בישראל כגון חקלאות מדויקת וביטחון מולדת, פריצת הדרך מסמנת מעבר לעיבוד נתונים מהיר, חסכוני ומבוזר המבוסס על בינה מלאכותית.

Loft OrbitalNASAJPL
קרא עוד
אימות מחיקת מידע ממודלי בינה מלאכותית: פריצת הדרך של גוגל
מחקר
לפני 6 ימים
5 דקות
·מ־Google Research

אימות מחיקת מידע ממודלי בינה מלאכותית: פריצת הדרך של גוגל

חוקרי Google Research הציגו בוועידת AISTATS 2026 מסגרת עבודה מהפכנית בשם Regularized f-Divergence Kernel Tests, המיועדת לבצע אימות מחיקת מידע ממודלי בינה מלאכותית. השיטה החדשה מתגברת על כשלי הבדיקות הדו-מדגמיות המסורתיות (כמו MMD), ומאפשרת למבקרים חיצוניים לזהות דליפות מידע מקומיות ברמת דיוק חסרת תקדים. באמצעות שימוש במדדי שונות מתקדמים כמו Hockey-stick divergence ורגולריזציה של ליבות, המערכת מזהה הפרות פרטיות תוך שימוש בכמה אלפי דגימות בלבד בהשוואה למיליוני דגימות שנדרשו בעבר בשיטות כמו DP-Auditorium. פיתוח זה מעניק לעסקים הפועלים תחת רגולציות פרטיות מחמירות כלי מתמטי מוכח להבטחת עמידה בדרישות החוק.

AISTATS 2026Mónica RiberoAntonin Schrab
קרא עוד