Google testează pe Pixel Watch 5 corectarea GPS cu date din Google Maps și AI - în probe pe traseul Maratonului de la Londra, ceasul a urmărit ruta mai fidel decât Apple Watch Ultra 3 și Garmin Fenix 8 Pro

Google testează o abordare „hibrid” pentru GPS pe ceasuri, mutând corecțiile în cloud , iar primele rezultate sugerează că Pixel Watch 5 poate desena trasee mai fidel decât rivali consacrați în zone urbane dificile, potrivit unui test publicat de TechRadar . Miza nu este doar o comparație între trei modele, ci o schimbare de arhitectură: Google comprimă datele GPS brute colectate pe ceas și le trimite către un server, unde sunt procesate și corectate, apoi sincronizate în aplicația Google Health. În teorie, asta poate reduce consumul de baterie pe dispozitiv și poate îmbunătăți acuratețea traseului, dar înseamnă și că o parte din „inteligență” se mută după antrenament, în infrastructura Google. Cum spune Google că își crește acuratețea Pixel Watch 5 folosește, la fel ca Apple Watch Ultra 3 și Garmin Fenix 8 Pro, GPS cu bandă dublă (dual-band), adică recepționează semnale pe două frecvențe pentru a calcula poziția mai precis în condiții dificile (clădiri înalte, păduri dense, vreme nefavorabilă). Diferențiatorul invocat de Google, conform articolului, este combinația dintre: date despre clădiri din Google Maps și inteligență artificială, pentru a compensa situațiile în care semnalul „ricoșează” pe clădiri; stații de referință GPS amplasate la nivel global, pentru a reduce efectele condițiilor atmosferice asupra măsurătorilor; procesare „off-watch”: comprimarea datelor pe ceas și corecția ulterioară pe server. Testul pe traseul Maratonului de la Londra: unde se rupe lanțul Autorul a ales o porțiune cunoscută pentru problemele de semnal, în zona Isle of Dogs/Canary Wharf, unde zgârie-norii pot distorsiona traseele înregistrate. A alergat segmentul dintre milele 18–20 ale traseului maratonului, apoi a refăcut ruta în sens invers, folosind aplicațiile native de antrenament de pe fiecare ceas. Pentru comparația traseelor, fișierele au fost încărcate în instrumentul IloveGPX (după conversia fișierului Pixel Watch 5 din TCX în GPX). Rezultatele: Pixel și Apple, mai apropiate între ele; Garmin, deviații vizibile În prima alergare, autorul notează că toate trei au fost relativ apropiate la început, dar traseul înregistrat de Garmin Fenix 8 Pro a început să „derive” mai evident, în timp ce Pixel Watch 5 și Apple Watch Ultra 3 au rămas, în mare parte, apropiate unul de altul. Ca distanță, Apple Watch Ultra 3 și Pixel Watch 5 au raportat valori similare, iar Garmin a măsurat mai mult, cu o diferență de 0,2 mile (0,3 km) față de celelalte. Și la viteza medie, Apple și Google au fost apropiate, în timp ce Garmin a indicat o viteză medie mai mică. În a doua alergare, în zona clădirilor înalte, autorul spune că Apple și Garmin „și-au pierdut” mai mult traseul, în timp ce Pixel Watch 5 a rămas cel mai aproape de ruta reală, deși nu a fost complet imun la erori (sunt menționate probleme în zona Heron Quays și Bank Street, Canary Wharf). La distanță, cele trei au înregistrat valori diferite; Garmin a măsurat din nou mai mult, iar Apple a fost cel mai aproape de ruta planificată de 5 km. De ce contează pentru utilizatori: traseu versus ritm Articolul insistă că, pentru alergători, nu e suficient ca harta să arate „frumos”: ritmul (pace-ul) în timp real este critic în curse. Datele GPS slabe pot produce salturi care te fac să pari mai rapid decât ești, afectând strategia de cursă. Autorul spune că ritmul a fluctuat pe toate cele trei ceasuri și că Pixel Watch 5 a avut tendința să se „așeze” mai greu la începutul alergărilor. În datele de după alergare, Pixel a indicat și porțiuni cu ritmuri mai rapide decât cele resimțite de alergător. Concluzia testului și limita lui TechRadar nu trage o concluzie definitivă după două alergări relativ scurte, dar spune că Pixel Watch 5 a fost „cel mai de încredere” în a reda traseul real în condiții urbane dificile, Apple Watch Ultra 3 a performat bine, iar Garmin Fenix 8 Pro a avut „momente” cu deviații mari pe hartă. Pentru Google, implicația este mai amplă: combinația dintre datele de cartografiere, inteligența artificială și procesarea în cloud poate deveni o direcție importantă pentru îmbunătățirea GPS-ului pe wearables. Pentru utilizatori, rămâne întrebarea practică ridicată și de autor: dacă acuratețea traseului este foarte bună, poate Google să „strângă” și acuratețea ritmului în timp real prin actualizări software sau în generațiile următoare. [...]