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は、テクノロジーとコントロールの補綴物との対話でゲームを変えている革新的なデバイスを思いつきました。この気の利いたガジェットは、ウェアラブルバイオセンサーと人工知能（AI）を使用して、前腕の電気信号を拾い上げ、認識可能なハンドジェスチャーに変換します。手首のフリックやシンプルなジェスチャーだけでデバイスや義足を制御できることを想像してください。

デザインチームの主要メンバーであり、カリフォルニア州バークレーの電気工学およびコンピューター科学部の博士課程の学生であるアリ・モインは、プロジェクトについての興奮を共有しました。 「補綴物はこのテクノロジーの主要なアプリケーションですが、コンピューターとより自然にやり取りする素晴らしい方法でもあります」とモインは説明しました。 「ハンドジェスチャーの認識は、人間のコンピューターの相互作用を大幅に向上させることができます。カメラやコンピュータービジョンを使用するなど、他の方法はありますが、アプローチはうまく機能するだけでなく、プライバシーをそのまま保持します。」

ハンドジェスチャー認識システム

カリフォルニア州バークレーの電気工学部のアナアリアス教授の指導の下、チームは柔軟な腕章を作成しました。このアームバンドには、前腕の64の異なるポイントで電気信号を読み取るセンサーが装備されています。これらの信号は、特定のハンドジェスチャーにリンクされたパターンを識別するのに十分なほどスマートなAIアルゴリズムを使用してチップに供給されます。

「手を動かすことにしたとき、脳はあなたの神経系を通して電気信号を筋肉に送ります」とモインは言いました。 「私たちのアームバンドの電極は、この電気的活動を取り上げます。それは正確ではなく、非常に多くのセンサーを使用して、あなたが作っているジェスチャーを伝えるのに十分なパターンを認識することを学びます。」

AIは、ジェスチャーを認識するだけではありません。学習と改善のために構築されています。それは、異なる腕の動きであろうと汗でも、新しいデータでそれ自体を更新し続ける高次元コンピューティングアルゴリズムを使用します。 「信号は時間とともに変化し、それがモデルの正確さを捨てることができる」とモインは指摘した。 「デバイス上のモデルを正しく更新することで、ジェスチャーがどれだけうまく認識されているかについて大きな後押しが見られました。」

チップでローカルに計算します

このデバイスで本当に印象的なのは、すべてのコンピューティングがチップ上ですぐそこに行われることです。これは、あなたの個人的なデータがあなたの必要な場所に正確にとどまることを意味します。他の場所で処理するためにそれを送り出すことはありません。

Donald O. PedersenのJan Rabaeyは、カリフォルニア州バークレーの電気工学の教授であり、研究論文の上級著者であるこのアプローチの利点について詳しく説明しました。 「AmazonやAppleのようなハイテク大手がアルゴリズムを開発すると、通常、クラウド内ですべての重い持ち上げを行い、モデルをデバイスに送信します。欠点はありますか？そのモデルにこだわっています」とRabaey氏は説明しました。 「私たちの方法により、デバイスはその場で正しく学習し、適応させることができます。それはすぐに開始できます。そして、より多くの使用で、私たち人間が学ぶ方法と同じように、それはただ良くなり続けます。」

Rabaeyによると、このテクノロジーはすでに進歩していますが、ここではいくつかの調整があり、すぐに市場に衝突することができました。 「バイオセンシング、信号処理、およびAIを、パワーをガズルしないコンパクトで柔軟なシステムに梱包することができました」とRabaey氏は、デバイスの独自性を強調しています。