研究解説・シャオフー解説

Google Research が SensorFM を発表——1兆分のウェアラブルデータで学習、35 件の健康タスクのうち 33 件で勝利

500万人、20億時間分のウェアラブルデータで事前学習。エンコーダーを凍結して線形ヘッドを1つ繋ぐだけで、34/35 の健康タスクで教師あり学習のベースラインを上回った。
⚑ 本稿は Google Research 公式ブログによる自社モデル SensorFM の紹介である。以下のデータ規模、タスク勝率、盲検評価の結論はいずれも Google 公式の発表とその論文に基づくもので、第三者による独立した再現検証はまだ行われていない。
1背景にある課題

ウェアラブル端末が溜め込んだデータ、実はほとんど活用されていない

この10年、時計やリストバンドは膨大な心拍数・血中酸素濃度・睡眠・運動のデータを記録してきた。しかしそのほとんどは端末の中で眠ったままか、「今日何歩歩いたか」「よく眠れたか」といったごく限られた用途にしか使われていない。これらを本当に健康リスクの予測に使おうとすると、従来のやり方は3つの壁にぶつかる。

原資料と参考