HeimIngenieure enthüllen KI-angetriebene Handgestenerkennungssysteme
Forscher an der University of California, Berkeley haben ein innovatives Gerät entwickelt, das die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren und Prothesen steuern, revolutioniert. Dieses clevere Gerät verwendet tragbare Biosensoren und künstliche Intelligenz (AI), um die elektrischen Signale in Ihrem Unterarm zu erfassen und in erkennbare Handgesten zu übersetzen. Stellen Sie sich vor, Sie könnten Geräte oder prothetische Gliedmaßen mit einem einfachen Handgelenkschwenk oder einer simplen Geste steuern – ziemlich cool, oder?
Ali Moin, ein wichtiges Mitglied des Designteams und Doktorand am Department of Electrical Engineering and Computer Sciences der UC Berkeley, teilte seine Begeisterung für das Projekt. „Prothesen sind eine wichtige Anwendung für diese Technologie, aber es ist auch eine fantastische Möglichkeit, natürlicher mit Computern zu interagieren“, erklärte Moin. „Die Erkennung von Handgesten kann die Interaktion zwischen Mensch und Computer erheblich verbessern. Während es andere Methoden wie Kameras und Computer Vision gibt, funktioniert unser Ansatz nicht nur gut, sondern schützt auch Ihre Privatsphäre.“
System zur Erkennung von Handgesten
Unter der Leitung von Professorin Ana Arias vom Department of Electrical Engineering der UC Berkeley entwickelte das Team ein flexibles Armband. Dieses Armband ist mit Sensoren ausgestattet, die elektrische Signale an 64 verschiedenen Punkten des Unterarms ablesen. Diese Signale werden dann in einen Chip mit einem AI-Algorithmus eingespeist, der intelligent genug ist, Muster zu erkennen, die mit spezifischen Handgesten verbunden sind – tatsächlich bis zu 21 verschiedene Gesten.
„Wenn Sie beschließen, Ihre Hand zu bewegen, sendet Ihr Gehirn elektrische Signale durch Ihr Nervensystem zu Ihren Muskeln“, sagte Moin. „Die Elektroden unseres Armbands erfassen diese elektrische Aktivität. Auch wenn es nicht punktgenau ist, lernt es mit so vielen Sensoren, die Muster gut genug zu erkennen, um zu bestimmen, welche Geste Sie ausführen.“
Die AI hört nicht nur bei der Erkennung von Gesten auf; sie ist darauf ausgelegt, zu lernen und sich zu verbessern. Sie verwendet einen hyperdimensionalen Rechenalgorithmus, der sich mit neuen Daten aktualisiert, sei es durch unterschiedliche Armbewegungen oder sogar Schweiß. „Signale ändern sich im Laufe der Zeit, und das kann die Genauigkeit Ihres Modells beeinträchtigen“, bemerkte Moin. „Durch die Aktualisierung des Modells direkt auf dem Gerät haben wir eine große Verbesserung in der Erkennung von Gesten gesehen.“
Lokales Rechnen auf dem Chip
Was an diesem Gerät wirklich beeindruckend ist, ist, dass die gesamte Rechenleistung direkt auf dem Chip stattfindet. Das bedeutet, dass Ihre persönlichen Daten genau dort bleiben, wo sie hingehören – bei Ihnen. Kein Versand zur Verarbeitung an andere Stellen, was nicht nur die Dinge beschleunigt, sondern auch Ihre biologischen Daten sicher und geschützt hält.
Jan Rabaey, der Donald O. Pedersen Distinguished Professor of Electrical Engineering an der UC Berkeley und Hauptautor der Forschungsarbeit, erläuterte die Vorteile dieses Ansatzes. „Wenn Tech-Giganten wie Amazon oder Apple ihre Algorithmen entwickeln, erledigen sie die schwere Arbeit in der Regel in der Cloud und senden das Modell dann an Ihr Gerät. Der Nachteil? Sie sind an dieses Modell gebunden“, erklärte Rabaey. „Unser Ansatz lässt das Gerät direkt vor Ort lernen und sich anpassen. Es startet schnell, und mit mehr Nutzung wird es immer besser, ähnlich wie wir Menschen lernen.“
Laut Rabaey ist die Technologie bereits fortgeschritten, aber ein paar Anpassungen könnten sie bald auf den Markt bringen. „Wir haben es geschafft, Biosensorik, Signalverarbeitung und AI in ein kompaktes, flexibles System zu packen, das nicht viel Strom verbraucht“, sagte Rabaey und betonte die Einzigartigkeit ihres Geräts.
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Kommentare (41)
![JonathanRoberts]()
C'est vraiment impressionnant! Cette technologie pourrait changer la vie des personnes équipées de prothèses. Je me demande cependant si les signaux électriques seront suffisamment précis pour des mouvements complexes? 🤔 Ça ouvre aussi la question de la vie privée si ce système peut «lire» nos intentions musculaires...
![RaymondGreen]()
カリフォルニア大学バークレー校のAI搭載ハンドジェスチャー認識システムは驚くべきものです！SF映画から出てきたようなものです。唯一の欠点は、一般の人々にとって少し高価だということです。それでも、超クールなテクノロジーです！🤖👍
![JamesJones]()
This AI-powered hand gesture system is mind-blowing! I tried it and it's like magic, controlling things just by moving my hands. The only hiccup is sometimes it's a bit slow to respond, but still, it's super cool! Can't wait to see where this tech goes next! 🚀
![RalphSanchez]()
This AI hand gesture recognition system is mind-blowing! It's like magic how it picks up my movements and controls my prosthetic so smoothly. Only wish it was a bit more responsive at times. Still, a total game-changer! 🤯✋
![BrianWalker]()
このAIによる手のジェスチャー認識システムは本当にすごい！使ってみたら、手を動かすだけで色々操作できて魔法みたいだった。ただ、反応が少し遅い時があるのが難点かな。それでも、とてもクールだし、この技術の未来が楽しみだよ！🚀
![RichardThomas]()
Este sistema de reconhecimento de gestos por IA é incrível! Testei e parece mágica, controlando tudo só com movimentos das mãos. O único problema é que às vezes a resposta é um pouco lenta, mas ainda assim, é super legal! Mal posso esperar para ver aonde essa tecnologia vai! 🚀
Forscher an der University of California, Berkeley haben ein innovatives Gerät entwickelt, das die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren und Prothesen steuern, revolutioniert. Dieses clevere Gerät verwendet tragbare Biosensoren und künstliche Intelligenz (AI), um die elektrischen Signale in Ihrem Unterarm zu erfassen und in erkennbare Handgesten zu übersetzen. Stellen Sie sich vor, Sie könnten Geräte oder prothetische Gliedmaßen mit einem einfachen Handgelenkschwenk oder einer simplen Geste steuern – ziemlich cool, oder?
Ali Moin, ein wichtiges Mitglied des Designteams und Doktorand am Department of Electrical Engineering and Computer Sciences der UC Berkeley, teilte seine Begeisterung für das Projekt. „Prothesen sind eine wichtige Anwendung für diese Technologie, aber es ist auch eine fantastische Möglichkeit, natürlicher mit Computern zu interagieren“, erklärte Moin. „Die Erkennung von Handgesten kann die Interaktion zwischen Mensch und Computer erheblich verbessern. Während es andere Methoden wie Kameras und Computer Vision gibt, funktioniert unser Ansatz nicht nur gut, sondern schützt auch Ihre Privatsphäre.“
System zur Erkennung von Handgesten
Unter der Leitung von Professorin Ana Arias vom Department of Electrical Engineering der UC Berkeley entwickelte das Team ein flexibles Armband. Dieses Armband ist mit Sensoren ausgestattet, die elektrische Signale an 64 verschiedenen Punkten des Unterarms ablesen. Diese Signale werden dann in einen Chip mit einem AI-Algorithmus eingespeist, der intelligent genug ist, Muster zu erkennen, die mit spezifischen Handgesten verbunden sind – tatsächlich bis zu 21 verschiedene Gesten.
„Wenn Sie beschließen, Ihre Hand zu bewegen, sendet Ihr Gehirn elektrische Signale durch Ihr Nervensystem zu Ihren Muskeln“, sagte Moin. „Die Elektroden unseres Armbands erfassen diese elektrische Aktivität. Auch wenn es nicht punktgenau ist, lernt es mit so vielen Sensoren, die Muster gut genug zu erkennen, um zu bestimmen, welche Geste Sie ausführen.“
Die AI hört nicht nur bei der Erkennung von Gesten auf; sie ist darauf ausgelegt, zu lernen und sich zu verbessern. Sie verwendet einen hyperdimensionalen Rechenalgorithmus, der sich mit neuen Daten aktualisiert, sei es durch unterschiedliche Armbewegungen oder sogar Schweiß. „Signale ändern sich im Laufe der Zeit, und das kann die Genauigkeit Ihres Modells beeinträchtigen“, bemerkte Moin. „Durch die Aktualisierung des Modells direkt auf dem Gerät haben wir eine große Verbesserung in der Erkennung von Gesten gesehen.“
Lokales Rechnen auf dem Chip
Was an diesem Gerät wirklich beeindruckend ist, ist, dass die gesamte Rechenleistung direkt auf dem Chip stattfindet. Das bedeutet, dass Ihre persönlichen Daten genau dort bleiben, wo sie hingehören – bei Ihnen. Kein Versand zur Verarbeitung an andere Stellen, was nicht nur die Dinge beschleunigt, sondern auch Ihre biologischen Daten sicher und geschützt hält.
Jan Rabaey, der Donald O. Pedersen Distinguished Professor of Electrical Engineering an der UC Berkeley und Hauptautor der Forschungsarbeit, erläuterte die Vorteile dieses Ansatzes. „Wenn Tech-Giganten wie Amazon oder Apple ihre Algorithmen entwickeln, erledigen sie die schwere Arbeit in der Regel in der Cloud und senden das Modell dann an Ihr Gerät. Der Nachteil? Sie sind an dieses Modell gebunden“, erklärte Rabaey. „Unser Ansatz lässt das Gerät direkt vor Ort lernen und sich anpassen. Es startet schnell, und mit mehr Nutzung wird es immer besser, ähnlich wie wir Menschen lernen.“
Laut Rabaey ist die Technologie bereits fortgeschritten, aber ein paar Anpassungen könnten sie bald auf den Markt bringen. „Wir haben es geschafft, Biosensorik, Signalverarbeitung und AI in ein kompaktes, flexibles System zu packen, das nicht viel Strom verbraucht“, sagte Rabaey und betonte die Einzigartigkeit ihres Geräts.
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12 Tools
xix.ai
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9 Tools
xix.ai
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xix.ai
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このAIによる手のジェスチャー認識システムは本当にすごい！使ってみたら、手を動かすだけで色々操作できて魔法みたいだった。ただ、反応が少し遅い時があるのが難点かな。それでも、とてもクールだし、この技術の未来が楽しみだよ！🚀
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