O Crane deteta problemas de postura em tempo real com aprendizagem automática local. Eis exatamente como: sem caixas negras nem rodeios.
No primeiro arranque, senta-se naturalmente, na sua posição habitual de trabalho. O Crane regista a sua postura de referência com o MoveNet, um modelo de estimativa de pose de topo da Google. O modelo identifica pontos-chave do corpo — nariz, orelha esquerda, orelha direita, ombro esquerdo e ombro direito — e guarda as suas posições relativas.
Essa referência passa a ser o seu ponto de comparação de «boa postura». O Crane não impõe um padrão universal: aprende o que é boa postura para o seu corpo e para o seu posto. Se recalibrar mais tarde (cadeira nova, outra altura de secretária), o Crane adapta-se.
Depois de calibrado, o Crane processa continuamente a imagem da webcam com o TensorFlow.js, inteiramente no seu próprio processo. Cada fotograma é comparado com a sua postura de referência.
Três camadas de processamento de sinal evitam falsos alertas:
A suavização EMA faz com que, se se inclinar por instantes para pegar no café, o Crane não reaja. O algoritmo exige um desvio sustentado antes de mexer na nota. A filtragem de confiança lida com pouca luz, oclusão parcial (mão à frente do rosto) e outras situações em que o modelo não consegue estimar a pose com fiabilidade.
A função sigmoide converte o desvio bruto numa nota de postura suave, de 0 a 1. Assim evita-se a «zona de tremura», em que pequenos movimentos fazem a pontuação saltar entre bom e mau.
Quando a sua nota de postura piora além do limiar configurado durante algum tempo, o Crane mostra um aviso que não bloqueia. Aparece como sobreposição translúcida: visível o suficiente para dar por ela, discreto o suficiente para a ignorar se estiver a meio de algo importante.
Decisões de desenho fundamentais:
O objetivo é informar, não interromper. Vê o sinal pelo canto do olho e corrige a postura quando lhe der jeito, não quando a aplicação exigir.
Independentemente da deteção de postura, o Crane corre um temporizador ergonómico segundo o perfil escolhido. Cada perfil define uma sequência repetida de atividades — sentar, estar de pé, andar, exercício, alongamento — com durações vindas da investigação em saúde ocupacional.
Por exemplo, o perfil Deep Focus, pensado para quem programa:
Quando chega a altura de mudar (por exemplo, passar de sentado a de pé), o Crane anuncia a atividade seguinte. O temporizador continua, siga ou não a sugestão: o Crane orienta, nunca obriga.
O Crane inclui 15 perfis para estilos de trabalho que vão da programação intensiva ao trabalho criativo ou ao atendimento telefónico. Três são gratuitos; os 15 estão disponíveis com Pro.
O modelo de privacidade do Crane não é uma decisão de política: é uma decisão de engenharia. Não existe servidor para dados de postura. Não existe servidor que receba a imagem da sua webcam. Os seus dados de postura nunca saem do computador. A única atividade de rede é a validação de licença dos utilizadores Pro e as atualizações através da loja.
A imagem da webcam é processada fotograma a fotograma em memória pelo TensorFlow.js. Cada fotograma é analisado, é calculada uma nota de postura e o fotograma é descartado de imediato. Nenhuma imagem é gravada em disco. Nada é colocado em memória intermédia, em fila ou transmitido.
É a diferença entre «prometemos não olhar para os seus dados» e «não existe forma de olhar para os seus dados». O Crane escolheu a segunda. Mesmo que alguém comprometesse a aplicação, não haveria nada para roubar, porque nada é guardado.