エンジニアは、AIを搭載したハンドジェスチャー認識システムを発表します

カリフォルニア大学バークレー校の研究者たちは、技術との対話や義肢の制御方法を変革する革新的なデバイスを開発しました。この便利なガジェットは、ウェアラブルバイオセンサーと人工知能（AI）を使用して、前腕の電気信号を検出し、それを認識可能な手のジェスチャーに変換します。手首を軽く振ったり、簡単なジェスチャーでデバイスや義肢を制御できるなんて、かなりクールですよね？

設計チームの主要メンバーであり、UCバークリーの電気工学およびコンピュータサイエンス学科の博士課程学生であるアリ・モイン氏は、プロジェクトに対する興奮を語りました。「義肢はこの技術の主要な応用分野ですが、コンピューターともっと自然にやり取りする方法としても素晴らしいです」とモイン氏は説明しました。「手のジェスチャー認識は、人間とコンピューターのインタラクションを大幅に向上させます。カメラやコンピュータービジョンを使用する方法もありますが、私たちのアプローチは効果的に機能するだけでなく、プライバシーも保護します。」

手のジェスチャー認識システム

UCバークリーの電気工学科のアナ・アリアス教授の指導の下、チームは柔軟なアームバンドを製作しました。このアームバンドには、前腕の64か所の異なるポイントで電気信号を読み取るセンサーが搭載されています。これらの信号は、AIアルゴリズムを搭載したチップに送られ、特定の手のジェスチャーに関連するパターンを識別します。実際に最大21種類の異なるジェスチャーを認識できます。

「手を動かそうと決めたとき、脳は神経系を通じて筋肉に電気信号を送ります」とモイン氏は述べました。「私たちのアームバンドの電極は、この電気活動を検出します。ピンポイントで正確ではありませんが、多数のセンサーがあるため、ジェスチャーのパターンを十分に認識できるようになります。」

AIはジェスチャーの認識にとどまらず、学習して改善するように設計されています。ハイパーディメンショナルコンピューティングアルゴリズムを使用して、異なる腕の動きや汗などの新しいデータで自身を更新し続けます。「信号は時間とともに変化し、モデルの精度を下げる可能性があります」とモイン氏は指摘しました。「デバイス上でモデルを更新することで、ジェスチャー認識の精度が大きく向上しました。」

チップ上でのローカルコンピューティング

このデバイスの本当に印象的な点は、すべてのコンピューティングがチップ上で直接行われることです。つまり、個人データはその場に留まり、外部に送信されることはありません。これにより、処理速度が向上するだけでなく、生物学的データが安全に保護されます。

UCバークリーの電気工学のドナルド・O・ペダーセン特別教授であり、研究論文の主任著者であるヤン・ラベイ氏は、このアプローチの利点を詳しく説明しました。「AmazonやAppleのようなテック大手は、通常クラウドでアルゴリズムの重い処理を行い、モデルをデバイスに送信します。欠点は、そのモデルに縛られることです」とラベイ氏は説明しました。「私たちの方法では、デバイスがその場で学習し適応します。起動が速く、使うほどに改善します。これは私たち人間の学習方法に似ています。」

ラベイ氏によると、この技術はすでに進んでおり、いくつかの調整を加えればすぐに市場に出せる可能性があります。「バイオセンシング、信号処理、AIをコンパクトで柔軟なシステムにまとめ、電力を大量に消費しないようにしました」とラベイ氏は述べ、彼らのデバイスの独自性を強調しました。