इंजीनियरों ने एआई-संचालित हाथ जेस्चर मान्यता प्रणाली का अनावरण किया

कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय के शोधकर्ता, बर्कले एक अभिनव उपकरण के साथ आए हैं जो खेल को बदल रहा है कि हम प्रौद्योगिकी और नियंत्रण कृत्रिम अंग के साथ कैसे बातचीत करते हैं। यह निफ्टी गैजेट आपके प्रकोष्ठ में विद्युत संकेतों को लेने और उन्हें पहचानने योग्य हाथ के इशारों में अनुवाद करने के लिए पहनने योग्य बायोसेंसर और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का उपयोग करता है। अपनी कलाई या एक साधारण इशारे के साथ एक झटके के साथ उपकरणों या कृत्रिम अंगों को नियंत्रित करने में सक्षम होने की कल्पना करें - सही शांत, सही?

डिजाइन टीम के एक प्रमुख सदस्य अली मोइन और यूसी बर्कले के इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग और कंप्यूटर विज्ञान विभाग में एक डॉक्टरेट छात्र ने परियोजना के बारे में अपनी उत्तेजना साझा की। "प्रोस्थेटिक्स इस तकनीक के लिए एक प्रमुख अनुप्रयोग है, लेकिन यह कंप्यूटर के साथ अधिक स्वाभाविक रूप से बातचीत करने का एक शानदार तरीका भी है," मोइन ने समझाया। "हैंड इशारा मान्यता मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन को काफी बढ़ा सकती है। जबकि कैमरों और कंप्यूटर विजन का उपयोग करने जैसे अन्य तरीके हैं, हमारा दृष्टिकोण न केवल अच्छी तरह से काम करता है, बल्कि आपकी गोपनीयता भी बरकरार रखता है।"

हाथ इशारा मान्यता प्रणाली

यूसी बर्कले के इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग विभाग के प्रोफेसर एना एरियस के मार्गदर्शन में, टीम ने एक लचीला आर्मबैंड तैयार किया। यह आर्मबैंड सेंसर से सुसज्जित है जो प्रकोष्ठ पर 64 अलग -अलग बिंदुओं पर विद्युत संकेतों को पढ़ते हैं। इन संकेतों को तब एआई एल्गोरिथ्म के साथ एक चिप में खिलाया जाता है जो कि विशिष्ट हाथ के इशारों से जुड़े पैटर्न की पहचान करने के लिए पर्याप्त स्मार्ट है - वास्तव में 21 अलग -अलग लोगों को।

"जब आप अपना हाथ स्थानांतरित करने का निर्णय लेते हैं, तो आपका मस्तिष्क आपके तंत्रिका तंत्र के माध्यम से आपकी मांसपेशियों के लिए विद्युत संकेत भेजता है," मोइन ने कहा। "हमारे आर्मबैंड के इलेक्ट्रोड इस विद्युत गतिविधि पर उठाते हैं। जबकि यह सटीक नहीं है, इतने सारे सेंसर के साथ, यह पैटर्न को अच्छी तरह से पहचानना सीखता है कि आप क्या इशारा कर रहे हैं।"

एआई सिर्फ इशारों को पहचानने के लिए रुकता नहीं है; यह सीखने और सुधारने के लिए बनाया गया है। यह एक हाइपरडिमेंशनल कंप्यूटिंग एल्गोरिथ्म का उपयोग करता है जो नए डेटा के साथ खुद को अपडेट करता रहता है, चाहे वह अलग -अलग आर्म मूवमेंट से हो या यहां तक ​​कि पसीना भी। "समय के साथ संकेत बदलते हैं, और यह आपके मॉडल की सटीकता को फेंक सकता है," मोइन ने कहा। "डिवाइस पर मॉडल को सही अपडेट करके, हमने एक बड़ा बढ़ावा देखा है कि यह इशारों को कितनी अच्छी तरह पहचानता है।"

चिप पर स्थानीय रूप से कंप्यूटिंग

इस उपकरण के बारे में वास्तव में प्रभावशाली है कि सभी कंप्यूटिंग चिप पर वहीं होती हैं। इसका मतलब है कि आपका व्यक्तिगत डेटा ठीक उसी तरह रहता है जहाँ आपको होना चाहिए। कोई भी इसे कहीं और संसाधित करने के लिए नहीं भेजता है, जो न केवल चीजों को गति देता है, बल्कि आपके जैविक डेटा को सुरक्षित और ध्वनि भी रखता है।

जन रबे, डोनाल्ड ओ। पेडर्सन ने यूसी बर्कले में इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग के प्रोफेसर और शोध पत्र के वरिष्ठ लेखक, इस दृष्टिकोण के लाभों पर विस्तार से बताया। "जब अमेज़ॅन या ऐप्पल जैसे टेक दिग्गज अपने एल्गोरिदम का विकास करते हैं, तो वे आम तौर पर क्लाउड में सभी भारी उठाने करते हैं और फिर मॉडल को अपने डिवाइस पर भेजते हैं। नकारात्मक पक्ष? आप उस मॉडल के साथ फंस गए हैं," रबे ने समझाया। "हमारी विधि डिवाइस को सीखने और मौके पर सही रूप से अनुकूलित करने देती है। यह शुरू करने के लिए त्वरित है, और अधिक उपयोग के साथ, यह बस बेहतर होता रहता है, बहुत कुछ जैसे हम मनुष्य सीखते हैं।"

रबे के अनुसार, तकनीक पहले से ही उन्नत है, लेकिन यहां कुछ ट्वीक्स और वहाँ इसे जल्द ही बाजार में मारते हुए देख सकते हैं। "हम बायोसेंसिंग, सिग्नल प्रोसेसिंग, और एआई को एक कॉम्पैक्ट, लचीली प्रणाली में पैक करने में कामयाब रहे हैं, जो कि शक्ति को कम नहीं करता है," रब ने कहा, उनके डिवाइस की विशिष्टता को उजागर करते हुए।