Los ingenieros presentan un sistema de reconocimiento de gestos manuales con IA

Investigadores de la Universidad de California, Berkeley, han creado un dispositivo innovador que está cambiando el juego en cómo interactuamos con la tecnología y controlan las prótesis. Este ingenioso dispositivo utiliza biosensores portátiles e inteligencia artificial (IA) para captar las señales eléctricas en su antebrazo y traducirlos en gestos de manos reconocibles. Imagínese poder controlar dispositivos o extremidades protésicas con solo un movimiento de su muñeca o un gesto simple, bien genial, ¿verdad?

Ali Moin, un miembro clave del equipo de diseño y estudiante de doctorado en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Informática de UC Berkeley, compartió su entusiasmo por el proyecto. "Las prótesis son una aplicación importante para esta tecnología, pero también es una forma fantástica de interactuar con las computadoras de manera más natural", explicó Moin. "El reconocimiento de gestos de la mano puede mejorar significativamente la interacción humana computadora. Si bien hay otros métodos como el uso de cámaras y visión por computadora, nuestro enfoque no solo funciona bien sino que también mantiene intacta su privacidad".

Sistema de reconocimiento de gestos de mano

Bajo la guía de la profesora Ana Arias del Departamento de Ingeniería Eléctrica de UC Berkeley, el equipo creó un brazalete flexible. Este brazalete está equipado con sensores que leen señales eléctricas en 64 puntos diferentes en el antebrazo. Estas señales se alimentan en un chip con un algoritmo de IA que es lo suficientemente inteligente como para identificar patrones vinculados a gestos de manos específicos, hasta 21 diferentes, de hecho.

"Cuando decides mover tu mano, tu cerebro envía señales eléctricas a través de tu sistema nervioso a tus músculos", dijo Moin. "Los electrodos de nuestro brazalete captan esta actividad eléctrica. Si bien no es preciso, con tantos sensores, aprende a reconocer los patrones lo suficientemente bien como para decir qué gesto está haciendo".

La IA no solo se detiene para reconocer los gestos; Está construido para aprender y mejorar. Utiliza un algoritmo de computación hiperdimensional que se actualiza con nuevos datos, ya sea de diferentes movimientos del brazo o incluso sudor. "Las señales cambian con el tiempo, y eso puede eliminar la precisión de su modelo", señaló Moin. "Al actualizar el modelo directamente en el dispositivo, hemos visto un gran impulso en qué tan bien reconoce los gestos".

Computación localmente en el chip

Lo que es realmente impresionante de este dispositivo es que toda la computación ocurre allí mismo en el chip. Esto significa que sus datos personales permanecen exactamente donde debería, en usted. No enviarlo para ser procesado en otro lugar, lo que no solo acelera las cosas, sino que también mantiene sus datos biológicos sanos y sanos.

Jan Rabaey, el distinguido profesor de ingeniería eléctrica de Donald O. Pedersen en UC Berkeley y el autor principal del documento de investigación, elaboró ​​los beneficios de este enfoque. "Cuando los gigantes tecnológicos como Amazon o Apple desarrollan sus algoritmos, generalmente hacen todo el trabajo pesado en la nube y luego envían el modelo a su dispositivo. ¿Estás atrapado con ese modelo", explicó Rabaey. "Nuestro método permite que el dispositivo aprenda y se adapte directamente en el acto. Es rápido comenzar, y con más uso, sigue mejorando, al igual que cómo aprendemos los humanos".

Según Rabaey, la tecnología ya está avanzada, pero algunos ajustes aquí y allá podrían verlo golpeando el mercado pronto. "Hemos logrado empacar biosensiones, procesamiento de señales e IA en un sistema compacto y flexible que no engancha la potencia", dijo Rabaey, destacando la singularidad de su dispositivo.