Инженеры открывают систему распознавания жестов с помощью AI

Исследователи из Калифорнийского университета, Беркли, разработали инновационное устройство, которое меняет игру в том, как мы взаимодействуем с технологией и контролем протезирования. В этом изящном гаджете используются носимые биосенсоры и искусственный интеллект (ИИ), чтобы поднять электрические сигналы в предплечье и перевести их в узнаваемые ручные жесты. Представьте себе, что вы можете управлять устройствами или протезными конечностями с помощью всего лишь движения запястья или простым жестом - очень круто, верно?

Али Мойн, ключевой член команды дизайнеров и докторант в Департаменте электротехники и компьютерных наук Калифорнийского университета в Беркли, поделился своим волнением по поводу проекта. «Протезирование является основным приложением для этой технологии, но это также фантастический способ более естественно взаимодействовать с компьютерами», - объяснил Мойн. «Распознавание жестов рук может значительно улучшить взаимодействие человека с компьютером. Хотя существуют другие методы, такие как использование камер и компьютерное зрение, наш подход не только хорошо работает, но и сохраняет вашу конфиденциальность».

Система распознавания жестов рук

Под руководством профессора Аны Ариас из отделения электротехники Калифорнийского университета в Беркли команда создала гибкую повязку. Эта повязка оснащена датчиками, которые считывают электрические сигналы в 64 различных точках на предплечье. Эти сигналы затем подаются в чип с алгоритмом ИИ, который достаточно умный, чтобы идентифицировать закономерности, связанные с конкретными жестами рук - фактически до 21 разных.

«Когда вы решите переместить руку, ваш мозг посылает электрические сигналы через вашу нервную систему в мышцы», - сказал Мойн. «Электроды нашей повязки улавливают эту электрическую активность. Хотя она не точно точно, с таким количеством датчиков, он учится распознавать закономерности достаточно хорошо, чтобы сказать, какой жест вы делаете».

ИИ не просто останавливается при распознавании жестов; Он построен, чтобы учиться и улучшить. Он использует гипердимерный алгоритм вычислений, который продолжает обновлять себя с помощью новых данных, будь то из разных движений рук или даже пота. «Сигналы меняются со временем, и это может отбросить точность вашей модели», - отметил Мойн. «Обновляя модель прямо на устройстве, мы увидели большой импульс в том, насколько хорошо она распознает жесты».

Вычисление локально на чипе

Что действительно впечатляет в этом устройстве, так это то, что все вычисления случаются прямо на чипе. Это означает, что ваши личные данные остаются именно там, где они должны - в вас. Никакой отправки его для обработки в другом месте, что не только ускоряет вещи, но и обеспечивает ваши биологические данные в целости и сохранности.

Ян Рабаи, выдающийся профессор электротехники Дональда О. Педерсена в Калифорнийском университете в Беркли и старший автор исследовательской работы, подробно рассказал о преимуществах этого подхода. «Когда технологические гиганты, такие как Amazon или Apple, разрабатывают свои алгоритмы, они обычно делают все тяжелые подъемы в облаке, а затем отправляют модель на ваше устройство. Обратная сторона? Вы застряли в этой модели», - пояснил Рабаи. «Наш метод позволяет устройству учиться и адаптироваться прямо на месте. Он быстро начинается, и с большим использованием оно просто становится лучше, очень похоже на то, как мы, люди, учимся».

По словам Рабаи, технология уже продвинулась, но несколько настройки здесь и там могли увидеть, как она скоро появится на рынке. «Нам удалось упаковать биосенсирование, обработку сигналов и ИИ в одну компактную, гибкую систему, которая не обеспечивает мощность», - сказал Рабаи, подчеркивая уникальность своего устройства.