Ingenieure 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.