L’infrastructure de Synheart est en ligne. L’inférence sur l’appareil est gratuite, pour toujours.
L’infrastructure de Synheart est en ligne. L’inférence sur l’appareil est gratuite, pour toujours.
RECHERCHE SYNHEART
Synheart étudie comment les signaux physiologiques, le mouvement et les comportements numériques peuvent être modélisés grâce à l’apprentissage automatique et aux sciences du comportement pour inférer l’état humain en temps réel. Chaque découverte devient une partie de la Human State Interface (HSI), l’infrastructure derrière nos produits et nos SDK.
Les études de cas, les publications et les jeux de données de cette page sont publiés en anglais seulement.
DOMAINES DE RECHERCHE
Que peut nous apprendre le corps sur l’évolution de l’état humain?
Comment combiner physiologie, comportement, mouvement et contexte pour inférer l’état humain?
À quoi ressemble l’attention soutenue dans les données de VFC et de mouvement?
Les micromouvements et les rythmes peuvent-ils révéler l’état comportemental?
Comment les modèles peuvent-ils apprendre la référence de chaque personne et suivre l’évolution de son état dans le temps?
L’intelligence de l’état humain peut-elle rester précise et personnalisée pendant que les données brutes restent sur l’appareil?
ÉTUDES DE CAS
Chaque étude de cas suit une question de recherche, de l’hypothèse au résultat et, s’il y a lieu, jusqu’à ce qui a été lancé. 2 études actives, d’autres ajoutées au fil de leur avancement.
A Research Tool From Synheart Uses Cognitive Games To Collect Multimodal Data: Physiological Signals, Behavioral Patterns, And Interactions. It’s Open To Researchers And Developers.
An active research program investigating how real-time human state signals, stress and focus among them, can be integrated into language model inference to produce responses adapted to a person’s state at the moment of interaction.
Publication expected, follow for updatesCan a language model with real-time human state context produce meaningfully better, more contextually appropriate responses than one operating on text alone?
SCIENCE OUVERTE
Validates the Focus Performance Score from the Pulse Focus Stroop game as a reliable, neurally grounded measure of attentional control.
Models cognitive capacity as two physiological states, mental effort and stress, estimated from wearable cardiac and electrodermal signals.
Defines a privacy-first, on-device standard for human state: the Human State Vector to represent it and the Human State Interface to exchange it.
Turns taps, scrolling, idle time and app switching into numerical behavior metrics, without collecting any content or personal identifiers.
Compares classical, deep learning and transformer models for on-device emotion recognition from wrist PPG, and deploys a compact ONNX model.
NOTRE FAÇON DE TRAVAILLER
L’inférence personnelle s’exécute sur l’appareil, et les biosignaux bruts n’ont pas à quitter le téléphone ou la technologie à porter de l’utilisateur. Les déploiements organisationnels utilisent des pipelines autorisés et circonscrits — pas un traitement identique pour chaque source. Comprendre l’état humain ne devrait jamais se faire aux dépens de la vie privée.
Notre travail ne reste pas dans les articles. Nous concevons la recherche en pensant au déploiement, en privilégiant dès le premier jour la robustesse, l’interprétabilité et les contraintes du monde réel. Chaque découverte devient une partie de HSI.
Nous publions nos recherches, ouvrons le code de nos modèles et diffusons publiquement nos jeux de données. La communauté de recherche sur les biosignaux doit pouvoir examiner, reproduire et prolonger librement notre travail.
QUI BÂTIT SUR SYNHEART
The PAMAP2 benchmark (Reiss, 2012): 18 physical activities recorded from 9 people wearing three motion sensors and a heart-rate monitor.
ExtraTrees models that tell baseline from stress using heart rate variability features, built to run on the device with ONNX Runtime.
Google’s Gemma 3 1B Instruct in 4-bit GGUF (Q4_K_M), packaged so Syni, the companion in Life by Synheart, can run it on the device.
ET CE QUI EST BÂTI DESSUS
Synheart renforce sa recherche par des partenariats et des collaborations avec des universités et des laboratoires. Nous misons sur une IA centrée sur l’humain et respectueuse de la vie privée. Toutes les collaborations, y compris les ententes préliminaires, sont présentées ici.
Voir tous les partenairesLà où notre travail est partagé : données ouvertes, code, articles et technologies à porter pris en charge.
Des chercheurs qui conseillent nos travaux en physiologie, en interaction humain-machine et en apprentissage automatique.
Conseiller en recherche
Sammy Assefa
IHM
Alemitu Bezabih
MILA / MHI
Alexis Nolin-Lapalme
Les universités avec qui nous menons des recherches sur l’état humain.
Nouveaux articles, jeux de données et études de cas dès leur publication.
Aucun pourriel, désabonnement en tout temps
