Garmin starebbe lavorando a un’evoluzione del tracciamento del sonno dedicata al monitoraggio del russamento, con l’obiettivo di rendere le rilevazioni più affidabili rispetto alle soluzioni attuali basate soltanto sull’audio.
L’idea alla base del progetto è semplice: affiancare all’analisi dei suoni alcuni dati biometrici raccolti dal wearable, così da capire con maggiore precisione quando l’utente sta davvero russando e quando, invece, il rumore proviene dall’ambiente circostante.
Il limite dei sistemi basati solo sull’audio notturno
Molti smartwatch, oggi, identificano il russamento ascoltando ciò che viene catturato dai microfoni del dispositivo (o di accessori collegati). Questo approccio, per quanto immediato, tende a trattare l’evento come una presenza o assenza, senza strumenti solidi per distinguere le cause.
In camera da letto possono entrare in gioco diversi fattori: rumori esterni, movimenti del partner, suoni prodotti da animali domestici o persino fruscii dovuti a coperte e cuscini. In questi casi, la conseguenza più comune è la comparsa di falsi positivi, che finiscono per rendere meno utile il report del sonno.
Come potrebbe funzionare la validazione con dati biometrici
Il possibile passo avanti consiste nell’unire due canali di lettura. Da un lato, la funzione continuerebbe a registrare l’audio durante la notte e a filtrarlo per isolare pattern compatibili con il russamento. Dall’altro, lo smartwatch userebbe il sensore ottico per raccogliere segnali PPG (fotopletismografici), già impiegati per misurare frequenza cardiaca e variazioni legate alla respirazione.
I due insiemi di dati verrebbero poi sovrapposti: quando l’evento audio e l’andamento dei segnali biometrici risultano coerenti, il sistema registrerebbe un episodio reale, aggiungendolo alle metriche del sonno.
Per aumentare la qualità del tracciamento, Garmin potrebbe anche alzare la frequenza di campionamento nel momento in cui rileva un audio sospetto, così da ottenere una forma d’onda più dettagliata e migliorare la capacità di conferma.
Perché questo approccio può migliorare report e autonomia
Un sistema che combina più segnali punta a diventare più robusto: riduce gli errori dovuti al contesto e aiuta a verificare che a russare sia effettivamente l’utente. In parallelo, potrebbe gestire in modo più intelligente la batteria, evitando di mantenere tutte le funzioni alla massima intensità per l’intera notte e attivando controlli più “pesanti” solo quando serve.
Non si esclude inoltre l’uso di parametri aggiuntivi come temperatura cutanea, movimento e posizione del dispositivo per rifinire ulteriormente il riconoscimento.
Al momento non ci sono indicazioni sui tempi di arrivo o sulla disponibilità effettiva della funzione sui dispositivi Garmin, ma la direzione sembra puntare su un tracciamento del russamento integrato nel report del sonno.
