Un'IA che guarda la tua postura, non i tuoi dati

Crane rileva i problemi di postura in tempo reale con l'apprendimento automatico in locale. Ecco esattamente come funziona: nessuna scatola nera, nessun giro di parole.

Passo 1: calibrazione

Al primo avvio ti siedi come fai di solito quando lavori. Crane registra la tua postura di riferimento con MoveNet, un modello di stima della posa allo stato dell'arte firmato Google. Il modello individua punti chiave del corpo — naso, orecchio sinistro, orecchio destro, spalla sinistra e spalla destra — e ne memorizza le posizioni relative.

Questo riferimento è il tuo punto di paragone per la «buona postura». Crane non impone uno standard universale: impara com'è una buona postura per il tuo corpo e la tua postazione. Se ricalibri più avanti (nuova sedia, altra altezza della scrivania), Crane si adatta.

Passo 2: rilevamento in tempo reale

Una volta calibrato, Crane elabora di continuo il flusso della webcam con TensorFlow.js, interamente nel proprio processo. Ogni fotogramma viene confrontato con la postura di riferimento.

Tre livelli di elaborazione del segnale evitano i falsi allarmi:

EMA
Lo smoothing con media mobile esponenziale (alpha 0,3) filtra i movimenti momentanei
Filtrato
Filtro di confidenza a più livelli: i fotogrammi poco affidabili vengono scartati
Sigmoide
Il punteggio produce un voto di postura continuo, non un verdetto secco

Lo smoothing EMA fa sì che, se ti sporgi un attimo per prendere il caffè, Crane non reagisca. L'algoritmo richiede uno scostamento prolungato prima di modificare il voto. Il filtro di confidenza gestisce la poca luce, l'occlusione parziale (una mano davanti al viso) e le altre situazioni in cui il modello non può stimare la posa in modo affidabile.

La funzione sigmoide converte lo scostamento grezzo in un voto di postura continuo da 0 a 1. Così si evita la «zona di tremolio», in cui piccoli movimenti fanno saltare il punteggio tra buono e cattivo.

Passo 3: avvisi intelligenti

Quando il voto di postura peggiora oltre la soglia impostata per un certo tempo, Crane mostra un avviso non bloccante. Compare come sovrimpressione translucida: abbastanza visibile da notarla, abbastanza discreta da ignorarla se sei nel mezzo di qualcosa di importante.

Scelte di progetto principali:

L'obiettivo è informare, non interrompere. Cogli il segnale con la coda dell'occhio e correggi la postura quando ti fa comodo, non quando lo pretende l'applicazione.

Passo 4: cicli ergonomici

Indipendentemente dal rilevamento della postura, Crane esegue un timer ergonomico secondo il profilo scelto. Ogni profilo definisce una sequenza ripetuta di attività — seduto, in piedi, camminata, esercizio, allungamento — con durate tratte dalla ricerca in medicina del lavoro.

Per esempio il profilo Deep Focus, pensato per chi programma:

Seduto 60 min
In piedi 10 min
Camminata 8 min
Allungamento 5 min
Esercizio 7 min

Quando è il momento di cambiare (per esempio passare da seduto a in piedi), Crane annuncia l'attività successiva. Il timer prosegue che tu segua il suggerimento o no: Crane guida, non obbliga mai.

Crane include 15 profili per stili di lavoro che vanno dalla programmazione intensiva al lavoro creativo o al call center. Tre sono gratuiti; tutti e 15 sono disponibili con Pro.

Vedi tutti e 15 i profili →

Privacy per architettura

Il modello di privacy di Crane non è una scelta di policy: è una scelta ingegneristica. Non esiste alcun server per i dati sulla postura. Non c'è nessun server che riceva il flusso della webcam. I dati sulla tua postura non lasciano mai il computer. L'unica attività di rete è la convalida della licenza per gli utenti Pro e gli aggiornamenti tramite lo store.

Il flusso della webcam viene elaborato fotogramma per fotogramma in memoria da TensorFlow.js. Ogni fotogramma è analizzato, viene calcolato un voto di postura e il fotogramma è subito eliminato. Nessuna immagine viene scritta su disco. Nulla viene messo in buffer, in coda o trasmesso.

È la differenza tra «promettiamo di non guardare i tuoi dati» e «non esiste alcun modo di guardare i tuoi dati». Crane ha scelto la seconda. Anche se qualcuno compromettesse l'applicazione, non ci sarebbe nulla da rubare, perché nulla viene conservato.

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Dati sulla postura inviati
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Immagini salvate su disco
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Account richiesti
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Byte di telemetria raccolti

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