Training vastleggen zonder zelf alles in te voeren
EchtFit.io ontwikkelde VERE als digitale coach binnen het EchtFit-platform. Het uitgangspunt was dat een training niet alleen uit een lijst oefeningen bestaat. Intensiteit, gewicht, herhalingen en de beweging zelf horen bij het beeld.
Met de EchtFit tracking dots wordt een oefening in de ruimte gevolgd. Die sensordata, via bluetooth, wordt omgezet in trainingsgegevens. Zo vervalt een deel van het handmatig bijhouden van sets en herhalingen.
Voeding en context in hetzelfde systeem
Naast de training houdt VERE voeding bij. Een barcode-scan levert de voedingswaarde van een product, zodat de gebruiker niet elke waarde hoeft over te typen. Dieet, slaap en gemoedstoestand kunnen worden meegenomen bij de begeleiding, naast de fysieke training.
De AI, gekoppeld aan OpenAI, kan vragen beantwoorden over de eigen trainings- en voedingsdata. VERE past de begeleiding aan op het dieet, de gemoedstoestand en de fysieke doelen van de gebruiker.
Techniek
De mobiele app is gebouwd in Swift met Xcode. De backend bestaat uit Laravel en PHP, met een GraphQL-API. Gegevens staan in PostgreSQL, Redis en MongoDB, afhankelijk van het type data: sessies, sensorbewegingen en de AI-context.
Heeft u een vergelijkbare combinatie van sensoren, een mobiele app en een AI-backend nodig? CodeDivers ontwerpt en bouwt die keten.
