Инженеры открывают систему распознавания жестов с помощью AI

Исследователи Калифорнийского университета в Беркли разработали инновационное устройство, которое меняет правила игры в том, как мы взаимодействуем с технологиями и управляем протезами. Этот удобный гаджет использует носимые биодатчики и искусственный интеллект (AI) для улавливания электрических сигналов в предплечье и преобразования их в распознаваемые жесты руки. Представьте, что вы можете управлять устройствами или протезами конечностей всего лишь взмахом запястья или простым жестом — довольно круто, правда?

Али Моин, ключевой член команды разработчиков и аспирант кафедры электротехники и компьютерных наук Калифорнийского университета в Беркли, поделился своим энтузиазмом по поводу проекта. "Протезы — это основное применение этой технологии, но это также отличный способ более естественного взаимодействия с компьютерами," — объяснил Моин. "Распознавание жестов рук может значительно улучшить взаимодействие человека с компьютером. Хотя существуют и другие методы, такие как использование камер и компьютерного зрения, наш подход не только хорошо работает, но и сохраняет вашу конфиденциальность."

Система распознавания жестов рук

Под руководством профессора Аны Ариас с кафедры электротехники Калифорнийского университета в Беркли команда создала гибкий нарукавник. Этот нарукавник оснащён датчиками, которые считывают электрические сигналы в 64 различных точках предплечья. Эти сигналы затем поступают в чип с алгоритмом AI, который достаточно умён, чтобы распознавать шаблоны, связанные с определёнными жестами рук — на самом деле до 21 различных жестов.

"Когда вы решаете пошевелить рукой, ваш мозг посылает электрические сигналы через нервную систему к мышцам," — сказал Моин. "Электроды нашего нарукавника улавливают эту электрическую активность. Хотя она не абсолютно точна, с таким количеством датчиков устройство учится достаточно хорошо распознавать шаблоны, чтобы определить, какой жест вы делаете."

AI не просто останавливается на распознавании жестов; он создан для обучения и улучшения. Он использует алгоритм гиперразмерных вычислений, который постоянно обновляется с новыми данными, будь то разные движения руки или даже пот. "Сигналы меняются со временем, и это может снизить точность модели," — отметил Моин. "Обновляя модель прямо на устройстве, мы заметили значительное улучшение в распознавании жестов."

Вычисления локально на чипе

Что действительно впечатляет в этом устройстве, так это то, что все вычисления происходят прямо на чипе. Это означает, что ваши личные данные остаются там, где им и место — на вас. Никакой передачи данных для обработки в другое место, что не только ускоряет процесс, но и сохраняет ваши биологические данные в безопасности.

Ян Рабей, заслуженный профессор электротехники имени Дональда О. Педерсена в Калифорнийском университете в Беркли и старший автор исследовательской статьи, рассказал о преимуществах этого подхода. "Когда технологические гиганты, такие как Amazon или Apple, разрабатывают свои алгоритмы, они обычно выполняют всю тяжёлую работу в облаке и затем отправляют модель на ваше устройство. Недостаток? Вы привязаны к этой модели," — объяснил Рабей. "Наш метод позволяет устройству обучаться и адаптироваться прямо на месте. Оно быстро запускается, и с большим использованием становится всё лучше, подобно тому, как учатся люди."

По словам Рабея, технология уже продвинута, но несколько доработок могут привести к её скорому выходу на рынок. "Нам удалось объединить биосенсоры, обработку сигналов и AI в одной компактной, гибкой системе, которая не потребляет много энергии," — сказал Рабей, подчёркивая уникальность их устройства.