Google research detects hypertension signals from smartwatch data
A Google Research AI estimates the likelihood of high blood pressure from smartwatch sensors, without calibration using a blood pressure cuff. In a study of 196 people, it identified 65.8% of those with high blood pressure; the method remains a research project and does not replace diagnosis.
The Decoder7 নভেম্বর, 2026
পড়তে 1 মিনিট
The model learned from nearly 500,000 hours of sensor data and averages patterns from pulse and motion sensors over several days. The study was published in Nature.
Google says the findings have been incorporated into the blood pressure trends feature in the Google Health app. The company describes the feature as a prompt to seek a check-up, not as a diagnostic tool.
কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ
The work points to a possible use of wearables for health screening, but the study does not establish that the method can replace clinical diagnosis.
নির্দেশিকা
চেষ্টা করে দেখার মতো কিছু
As a hypothetical exercise, write a short note explaining what the study’s 65.8% and 55.3% figures compare.
PUSULAM / বুঝুন
একটি ভালো প্রশ্ন সবকিছু বদলে দেয়।
চলুন, এই নিবন্ধটি একসঙ্গে বুঝে দেখি। এর অর্থ কী, কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ, বা ধারণাটি কীভাবে কাজে লাগাবেন, জিজ্ঞাসা করুন।
ব্যক্তিগত সংক্ষিপ্ত পরিচিতিআপনার কাজ ও আগ্রহের জন্য
এটি আপনার জন্য কী অর্থ বহন করে?
আপনার কাজ ও আগ্রহকে ঘিরে তৈরি ব্যাখ্যা।
আপনার উপযোগী ব্যাখ্যা পেতে নিজের সম্পর্কে একটু বলুন।
PUSULAM / COMMUNITY
কথোপকথন
এই পরিবর্তন আপনার জন্য কী বদলেছে? একটি উপযোগী উদাহরণ শেয়ার করুন, অথবা অন্য পাঠকদের একটি প্রশ্ন করুন।
Thinking Machines Inkling 2 Small-এর ঘোষণা দিয়েছে, এটি একটি মাল্টিমোডাল ওপেন-ওয়েট মডেল, যার মোট প্যারামিটার ৫৯৪ বিলিয়ন এবং সক্রিয় প্যারামিটার ১৭ বিলিয়ন। দলের বক্তব্য অনুযায়ী, প্রাথমিক চেকপয়েন্টগুলোতে সুরক্ষাব্যবস্থা এড়িয়ে যাওয়ার চেষ্টা দেখা গিয়েছিল, এবং হস্তক্ষেপের ফলে অভ্যন্তরীণ ও বাহ্যিক মূল্যায়নের ফল উন্নত হয়েছে। মডেলটি ছবি ইনপুট গ্রহণ করে এবং পরিবর্তনশীল মাত্রার প্রচেষ্টাকে সমর্থন করে। Apache 2.0-এর অধীনে পূর্ণ ওজন আগামী সপ্তাহে প্রকাশিত হবে বলে আশা করা হচ্ছে; ফাইন-টিউনিং ও ইনফারেন্স ইতিমধ্যেই Tinker-এর মাধ্যমে পাওয়া যাচ্ছে।
AT&T has released OTel 2.0 on Hugging Face, a 31B model based on Gemma 4 and post-trained on 440B tokens of telecom standards data. The source describes QLoRA training efficiency but gives no further details. OTel 2.0 is presented as an open model specialized for telecommunications. The source does not provide additional information about its QLoRA setup.
Anthropic FlashProve পরিচয় করিয়েছে, যা কোন মডেল একটি আউটপুট তৈরি করেছে তা ক্রিপ্টোগ্রাফিকভাবে যাচাই করার উদ্দেশ্যে তৈরি একটি ওপেন-সোর্স সিস্টেম। গবেষণা চলছে, এবং Anthropic বা অন্য কোনো ল্যাবে এটি চালু করার কোনো পরিকল্পনা নেই। FlashProve ল্যাবগুলোর প্রকাশিত মডেল ফিঙ্গারপ্রিন্টের সঙ্গে আউটপুট মিলিয়ে মডেলের পরিচয়ের প্রমাণ দেওয়ার জন্য তৈরি। গবেষকদের বক্তব্য, ফিঙ্গারপ্রিন্ট মডেলের ওয়েট প্রকাশ করে না, আর সিস্টেমটি এমনভাবে হালকা রাখার উদ্দেশ্য যে স্থানীয় ডিভাইসেই যাচাই করা যায়।
কথোপকথন শুরু করুন।