Durchaus als heimliches kleines One-More-Thing zu bezeichnen und momentan völlig unterschätzt ist der M7 Motion Koprozessor des Apple iPhone 5s. Wieso? Ganz einfach: Er beflügelt Apps zu ganz neuen Höhen und macht sie smarter, fähiger und relevanter, während der A7-Chip seine Ruhe hat.
Der M7 Ko-Prozessor steht für Motion
Fitnessarmbänder wie das Jawbone UP und Fitbit Flex oder Nike Fuelband erfreuen sich immer größerer Beliebtheit, warum auch nicht: Wir lieben Daten, auch wenn wir uns dessen vielleicht noch nicht bewusst sind. Die eigene Auswertung von Bewegungsmustern ist in diversen gesundheitlichen Aspekten interessant und kann zu besserem Schlaf, einem aktiveren Leben und mehr Verständnis über die eigene Natur beitragen. Ihr glaubt gar nicht, wie sehr ihr diese Faktoren subjektiviert und verzerrt, bis ihr mal einen solchen Sensor mit abschließender Analyse erlebt habt.
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Bislang war beim iPhone die Aufzeichnung solcher Daten durchaus möglich und wurde auch in Fitness- sowie Jogging-Apps integriert, die beispielsweise ein Pedometer (Schrittzähler) mit den Daten aus dem Accelerometer realisierten. In Kombination mit einem Gyroskop wird zudem auch noch die Ausrichtung des Gerätes bekannt, die mit der Beschleunigung gemeinsam zum Erkennen von Schritten und Bewegungsmustern eingesetzt werden kann.
Was ist Sensorfusion, kann ich mich damit rasieren?
Eine Stärke der neuen Generation von Fitness-Sensoren und Spielekonsolen-Controllern (etwa beim GamePad der Nintendo Wii U) ist die sogenannte Sensorfusion. Ein Sensor alleine ist relativ simpel und nur mit erheblichem Aufwand auf der Softwareseite einigermaßen zuverlässig. Doch selbst wenn die jeweilige App oder Bilbliothek bereits gängige Fehlmessungen und eine Plethora an problematischen Alltagssituationen erkennt und umschifft, um die Limitationen der Sensorik nicht zum Stolperstein werden zu lassen, ist die Mischung aus mehreren Sensordatenquellen letztlich die stabilste Variante.
Das bedeutet nicht nur, dass jeder Sensor seine eigene Funktion hat, sondern mit seinem Datenstrom auch die anderen Messwerte in der finalen Erfassung relativiert, korrigiert und stabilisiert. Plötzliche Spitzen in den Kurven der Werte, die etwa durch einen Glitch oder eine unnatürliche Einwirkung entstehen könnten, können mit zusätzlichen Informationen logischerweise einfacher von tatsächlichen Messwerten unterschieden werden.
Nicht nur Nike+ könnte davon profitieren
Die neue Nike+ Move App ist das erste Beispiel einer Einbindung der energiesparenden Datenerfassung durch den M7 Motion Koprozessor, zum Energieverbrauch kommen wir aber noch. Featureseitig ist hier spannend, dass die Daten auch während dem Sleep-Modus kontinuierlich gesammelt werden können, ohne die größeren Systeme aufzuwecken oder die CPU bei ihrer momentanen Aufgabe zu stören.
Das Motion-Subsystem weiß also stets Bescheid, ob der Nutzer gerade am Spazieren, Autofahren, Joggen, Radeln oder im Stillstand ist. Das ist keineswegs nur für Fitness-Anwendungen relevant, insbesondere wenn wir einen Blick auf Googles Bemühungen mit Google Now und persistenten Mikrofonen werfen ist klar, dass Kontext in naher Zukunft noch viel wichtiger sein wird. Informationen bekommen, bevor man sie manuell abruft.
App-Entwickler bekommen mit der CoreMotion API eine wertvolle Schnittstelle, über die sie Zugriff auf die bereits aufbereiteten Daten bekommen.
Nur das iPhone 5s ist mit der neuen Lösung per M7 Motion Koprozessor ausgestattet.
Der Trick 17 am M7: Akkulaufzeit verbessern, Kontextsensitivität erhöhen
Durch die Entlastung des Hauptprozessors im A7 SoC wird nicht nur mehr Rechenpower für andere Applikationen frei, sondern auch der Akku erheblich geschont. Hier kommt Energieeffizienz ins Spiel, die Apple ansonsten einen Strich durch die Rechnung mit der ausgezeichneten Akkulaufzeit (trotz verbesserter synthetischer Leistung) gemacht hätte.
Der M7 Chip braucht viel weniger Saft, ist für die Verarbeitung von Motion-Daten optimiert und sorgt ähnlich wie der Grafikprozessor für Entlastung, wenn es um bestimmte Anwendungsszenarien geht. Das Spezialgebiet beim M7 ist statt der Grafik und Physik eben die langfristige Verarbeitung von Positionsdaten und Sensormessungen, sein Einsatz ermöglicht die kontinuierliche Auslesung von Accelerometer, Gyro und Kompass, auch während die CPU des A7 im Tiefschlaf ist. Dass der M7-Chip speziell für diese Aufgabe ausgelegt ist, bedeutet gleichzeitig, dass er dafür erheblich weniger Energie benötigt.
Was die Entwickler daraus machen, steht noch in den Sternen. Die Anwendung im Fitnessbereich liegt auf der Hand, aber das ist nur der offensichtliche Kern. Meist ist die Peripherie viel spannender. Eine Tendenz werden wir hier aber sehen: Smartere Apps und Spiele, die überraschend viel über unsere aktuelle Lage wissen und die entsprechenden Informationen und Features im richtigen Kontext anbieten können.
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