このように測定基準に大きな穴があるにもかかわらず、Carv のチームは、機械学習に大きく依存したインソールのない新しいシステムは、実際には以前よりも約 6% 正確であると主張しています。また、価格も安くなり、整備された斜面だけでなくさまざまな種類の地形を追跡できるようになり、アプリではより多くのトレーニングおよび授業モードが提供されます。
そして、はい、それは真実であるにはあまりにうますぎるように思えます。それについて尋ねられたとき、創設者兼最高経営責任者(CEO)のジェイミー・グラント氏は、この改善には同様に驚いており、当初はセンサーの精度に打撃を受けるだろうと予想していたことを認めた。インソールを使用しないことによる使いやすさの向上は犠牲に値するものであったため、彼らは数パーセントの損失を覚悟していました。
しかし、彼らが発見したのは、現在では 13 ではなく 10 のスキー指標を測定し、圧力を追跡する機能を失っているにもかかわらず、新しい Motion AI アルゴリズムがカービングからさまざまなデータを収集できるということでした。圧力の代わりに、センサーは初期の前方への動きとターン途中のバランスをより正確に追跡できるようになり、まったく新しい測定基準によりトランジション時の垂直加速度を測定できるようになり、重要なことに、その結果をパウダーコンディションを含むさまざまな地形に適応させることができます。
スキーをしていると、すべてのターンが記録され、ブランドの今や重要なデータセットと比較されます。すでに記録した 5 億回のターンと新しい機械学習アルゴリズムを使用するだけでなく、Carv スキーヤーの 11,000 以上のビデオを調べた一連のプロのスキー インストラクターがいます (貢献できるものです)。アプリを使用している友人と)、Ski:IQ レベルが実際の能力に対応していることを再確認します。
方向転換を学ぶ
長い休止期間を経てスキーに復帰した者にとって、オリジナルの Carv は啓示でした。私自身の頭の固さと、重要な領域に集中させてくれるアプリの機能の組み合わせのおかげで、私のテクニックは信じられないほど早く上達しました。実際、そのおかげで私はスキーが好きになりましたが、生涯スノーボーダーとして、この感情は自然に生まれたものではありませんでした。
Carv 2.0 は、引き続き同じ優れたレベルの授業を提供します。少なくとも 8 ターンスキーをすると、システムがパフォーマンスを記録し、停止するとそのセクションの Ski:IQ が表示されます。スキーリフトに乗っていることを感知すると、コーチングのアドバイスが得られます。これは、AI の音声が奇妙にロボット的であるにもかかわらず、依然として際立った機能です。