엔지니어는 AI 기반 손 제스처 인식 시스템을 공개합니다

버클리 캘리포니아 대학교 (University of California)의 연구원들은 우리가 기술과의 상호 작용 및 제어 보철물과 어떻게 상호 작용하는지에 대한 게임을 변화시키는 혁신적인 장치를 생각해 냈습니다. 이 멋진 가제트는 웨어러블 바이오 센서 및 인공 지능 (AI)을 사용하여 팔뚝의 전기 신호를 픽업하여 인식 가능한 손 제스처로 번역합니다. 손목을 튕기거나 간단한 몸짓으로 장치 나 보철 사지를 제어 할 수 있다고 상상해보십시오.

UC Berkeley의 전기 공학 및 컴퓨터 과학과의 디자인 팀의 핵심 멤버이자 박사 과정 학생 인 Ali Moin 은이 프로젝트에 대한 흥분을 공유했습니다. Moin은“보철물은이 기술의 주요 응용 프로그램이지만 컴퓨터와보다 자연스럽게 상호 작용하는 환상적인 방법이기도합니다. "손 제스처 인식은 인간 컴퓨터 상호 작용을 크게 향상시킬 수 있습니다. 카메라와 컴퓨터 비전을 사용하는 것과 같은 다른 방법이 있지만, 우리의 접근 방식은 잘 작동 할뿐만 아니라 개인 정보를 손상시키지 않습니다."

손 제스처 인식 시스템

UC Berkeley의 전기 공학 부서의 Ana Arias 교수의 지침에 따라이 팀은 유연한 완장을 만들었습니다. 이 완장에는 팔뚝에 64 개의 다른 지점에서 전기 신호를 읽는 센서가 장착되어 있습니다. 그런 다음 이러한 신호는 AI 알고리즘을 사용하여 칩에 공급되는 특정 손 제스처와 연결된 패턴을 식별 할 수있을만큼 똑똑합니다.

Moin은 "손을 움직이기로 결정하면 뇌가 신경계를 통해 근육까지 전기 신호를 보냅니다."라고 Moin은 말했습니다. "우리의 완장 전극은이 전기 활동에서 픽업됩니다. 센서가 너무 많으면 정확하지는 않지만 패턴을 어떤 제스처로 만들 수 있는지 알 수있을 정도로 패턴을 잘 인식하는 법을 배웁니다."

AI는 단지 제스처를 인식하는 데 멈추지 않습니다. 배우고 개선하기 위해 만들어졌습니다. 그것은 다른 팔 움직임이든 땀을 흘리든 새로운 데이터로 계속 업데이트되는 고 차원 컴퓨팅 알고리즘을 사용합니다. Moin은“신호는 시간이 지남에 따라 변하면 모델의 정확성을 제거 할 수 있습니다. "장치에서 모델을 바로 업데이트함으로써 우리는 그것이 제스처를 얼마나 잘 인식하는지에 큰 도움이되었습니다."

칩에서 로컬로 컴퓨팅

이 장치에서 정말 인상적인 것은 모든 컴퓨팅이 칩에서 바로 발생한다는 것입니다. 이것은 귀하의 개인 데이터가 정확히 어디에 있어야하는지 - 귀하의 개인 데이터를 유지한다는 것을 의미합니다. 다른 곳에서 처리하기 위해 그것을 보내지 않으므로, 속도를 높일뿐만 아니라 생물학적 데이터를 안전하고 건전하게 유지합니다.

Jan Rabaey, Donald O. Pedersen UC Berkeley의 전기 공학 교수와 연구 논문의 선임 저자는이 접근법의 이점에 대해 자세히 설명했습니다. Rabaey는“Amazon이나 Apple과 같은 기술 대기업이 알고리즘을 개발할 때 일반적으로 클라우드에서 모든 무거운 리프팅을 수행 한 다음 모델을 장치로 보냅니다. 단점은 해당 모델에 붙어 있습니다. "우리의 방법을 사용하면 장치가 그 자리에서 바로 학습하고 적응할 수있게 해줄 수 있습니다. 빠르게 시작하고 더 많이 사용하면 인간이 배우는 방식과 마찬가지로 계속 나아지고 있습니다."

Rabaey에 따르면,이 기술은 이미 발전되었지만 여기에서 몇 가지 조정이 발생하면 곧 시장에 출시 될 수 있습니다. Rabaey는“우리는 바이오 센싱, 신호 처리 및 AI를 전원을 흡수하지 않는 소형의 유연한 시스템으로 포장했습니다.