Os engenheiros revelam o sistema de reconhecimento de gestos de mão movido a IA

Pesquisadores da Universidade da Califórnia, Berkeley, desenvolveram um dispositivo inovador que está mudando as regras de como interagimos com a tecnologia e controlamos próteses. Este gadget engenhoso usa biossensores vestíveis e inteligência artificial (AI) para captar os sinais elétricos no seu antebraço e traduzi-los em gestos manuais reconhecíveis. Imagine poder controlar dispositivos ou membros protéticos com apenas um movimento do pulso ou um gesto simples — bem legal, não é?

Ali Moin, um membro-chave da equipe de design e estudante de doutorado no Departamento de Engenharia Elétrica e Ciências da Computação da UC Berkeley, compartilhou sua empolgação com o projeto. "As próteses são uma aplicação importante para essa tecnologia, mas também é uma maneira fantástica de interagir com computadores de forma mais natural," explicou Moin. "O reconhecimento de gestos manuais pode melhorar significativamente a interação humano-computador. Embora existam outros métodos, como o uso de câmeras e visão computacional, nossa abordagem não apenas funciona bem, mas também mantém sua privacidade intacta."

Sistema de Reconhecimento de Gestos Manuais

Sob a orientação da Professora Ana Arias, do Departamento de Engenharia Elétrica da UC Berkeley, a equipe criou uma pulseira flexível. Esta pulseira é equipada com sensores que leem sinais elétricos em 64 pontos diferentes no antebraço. Esses sinais são então enviados para um chip com um algoritmo de AI inteligente o suficiente para identificar padrões ligados a gestos manuais específicos — até 21 gestos diferentes, na verdade.

"Quando você decide mover a mão, seu cérebro envia sinais elétricos através do sistema nervoso até os músculos," disse Moin. "Os eletrodos da nossa pulseira captam essa atividade elétrica. Embora não seja extremamente preciso, com tantos sensores, ela aprende a reconhecer os padrões bem o suficiente para identificar qual gesto você está fazendo."

A AI não para apenas no reconhecimento de gestos; ela é projetada para aprender e melhorar. Ela usa um algoritmo de computação hiperdimensional que se atualiza continuamente com novos dados, seja de diferentes movimentos do braço ou até mesmo suor. "Os sinais mudam com o tempo, e isso pode afetar a precisão do modelo," observou Moin. "Ao atualizar o modelo diretamente no dispositivo, vimos uma grande melhoria na capacidade de reconhecimento de gestos."

Computação Local no Chip

O que é realmente impressionante nesse dispositivo é que toda a computação acontece diretamente no chip. Isso significa que seus dados pessoais permanecem exatamente onde deveriam — com você. Sem enviá-los para serem processados em outro lugar, o que não apenas acelera as coisas, mas também mantém seus dados biológicos seguros.

Jan Rabaey, o Professor Distinto Donald O. Pedersen de Engenharia Elétrica da UC Berkeley e autor sênior do artigo de pesquisa, elaborou sobre os benefícios dessa abordagem. "Quando gigantes da tecnologia como Amazon ou Apple desenvolvem seus algoritmos, eles geralmente fazem todo o trabalho pesado na nuvem e depois enviam o modelo para o seu dispositivo. A desvantagem? Você fica preso àquele modelo," explicou Rabaey. "Nosso método permite que o dispositivo aprenda e se adapte no local. É rápido para começar, e com mais uso, ele só melhora, muito parecido com a forma como nós, humanos, aprendemos."

De acordo com Rabaey, a tecnologia já está avançada, mas alguns ajustes aqui e ali podem fazer com que ela chegue ao mercado em breve. "Conseguimos integrar biossensores, processamento de sinais e AI em um sistema compacto e flexível que não consome muita energia," disse Rabaey, destacando a singularidade do dispositivo.