يطور المهندسون نظام التعرف على إيماءات اليد القائم على الذكاء الاصطناعي

طور المهندسون في جامعة كاليفورنيا ، بيركلي جهازًا يمكنه التعرف على إيماءات اليد بناءً على الإشارات الكهربائية المكتشفة في الساعد. هذا النظام الذي تم تطويره حديثًا هو نتيجة أجهزة الاستشعار الحيوية القابلة للارتداء والذكاء الاصطناعي (AI) ، ويمكن أن يؤدي إلى تحكم أفضل في الأطراف الصناعية والتفاعل بين الإنسان والحاسوب.

كان علي معين جزءًا من فريق التصميم وهو طالب دكتوراه في قسم الهندسة الكهربائية وعلوم الكمبيوتر بجامعة كاليفورنيا في بيركلي. معين هو أيضًا المؤلف الأول المشارك لورقة البحث المنشورة على الإنترنت في 21 ديسمبر في المجلة إلكترونيات الطبيعة.

قال معين: "الأطراف الاصطناعية أحد التطبيقات المهمة لهذه التقنية، بالإضافة إلى ذلك، تُوفر طريقة بديهية للتواصل مع أجهزة الكمبيوتر". وأضاف: "قراءة إيماءات اليد إحدى طرق تحسين التفاعل بين الإنسان والحاسوب. ورغم وجود طرق أخرى لتحقيق ذلك، مثل استخدام الكاميرات والرؤية الحاسوبية، إلا أن هذا الحل يُعدّ حلاً جيدًا يحافظ على خصوصية الفرد".

نظام التعرف على إيماءات اليد

عمل الفريق مع آنا آرياس ، أستاذة الهندسة الكهربائية في جامعة كاليفورنيا في بيركلي ، أثناء تطوير النظام. قاموا معًا بتصميم وإنشاء شريط ذراع مرن قادر على قراءة الإشارات الكهربائية في 64 نقطة مختلفة على الساعد. تم بعد ذلك إدخال هذه الإشارات الكهربائية في شريحة كهربائية مبرمجة باستخدام خوارزمية الذكاء الاصطناعي. يمكن لهذه الخوارزمية تحديد أنماط الإشارة في الساعد التي تأتي من إيماءات اليد المحددة.

تمكنت الخوارزمية من تحديد 21 إيماءة يدوية فردية.

قال معين: "عندما تريد أن تنقبض عضلات يدك ، يرسل دماغك إشارات كهربائية عبر الخلايا العصبية في رقبتك وكتفيك إلى ألياف العضلات في ذراعيك ويديك". "بشكل أساسي ، ما تستشعره الأقطاب الكهربائية في الكفة هو هذا المجال الكهربائي. الأمر ليس بهذه الدقة ، بمعنى أننا لا نستطيع تحديد الألياف الدقيقة التي تم تشغيلها ، ولكن مع الكثافة العالية للأقطاب ، لا يزال بإمكانها تعلم التعرف على أنماط معينة ".

تتعلم خوارزمية الذكاء الاصطناعي أولاً تحديد الإشارات الكهربائية في الذراع وإيماءات اليد المقابلة لها ، مما يتطلب من المستخدم ارتداء الجهاز أثناء القيام بهذه الإيماءات. أخذ الأمور خطوة إلى الأمام ، يعتمد النظام على خوارزمية حوسبة فائقة الأبعاد ، وهي عبارة عن ذكاء اصطناعي متقدم يقوم بتحديث نفسه باستمرار. تسمح هذه التقنية المتقدمة للنظام بتصحيح نفسه بمعلومات جديدة ، مثل حركات الذراع أو العرق.

قال معين: "في التعرف على الإيماءات ، ستتغير إشاراتك بمرور الوقت ، ويمكن أن يؤثر ذلك على أداء نموذجك". "لقد تمكنا من تحسين دقة التصنيف بشكل كبير من خلال تحديث النموذج على الجهاز."

الحوسبة محليا على الرقاقة

ميزة أخرى مثيرة للإعجاب للجهاز هي أن جميع الحوسبة تتم على الرقاقة ، مما يعني عدم نقل أي بيانات شخصية إلى أجهزة أخرى. ينتج عن هذا وقت حوسبة أسرع وبيانات بيولوجية محمية.

جان راباي هو أستاذ الهندسة الكهربائية المتميز دونالد أو. بيدرسن في جامعة كاليفورنيا في بيركلي وكبير مؤلفي البحث.

عندما تُنشئ أمازون أو آبل خوارزمياتهما، تُشغّلان مجموعة من البرامج السحابية التي تُنشئ النموذج، ثم يُنزّل النموذج على جهازك،" قال جان رابي. "المشكلة هي أنك ستُضطر حينها إلى استخدام هذا النموذج تحديدًا. في نهجنا، طبّقنا عمليةً يتم فيها التعلّم على الجهاز نفسه. وهي عملية سريعة للغاية: ما عليك سوى القيام بها مرة واحدة، وستبدأ في أداء المهمة. ولكن إذا كررتها مراتٍ أكثر، فقد تتحسن. لذا، فهي عملية تعلّم مستمر، وهي الطريقة التي يتبعها البشر."

وبحسب الربيعي ، يمكن تسويق الجهاز بعد تغييرات طفيفة قليلة.

قال الربيعي: "معظم هذه التقنيات موجودة بالفعل في أماكن أخرى ، ولكن الشيء الفريد في هذا الجهاز هو أنه يدمج الاستشعار الحيوي ومعالجة الإشارات وتفسيرها والذكاء الاصطناعي في نظام واحد صغير ومرن نسبيًا وميزانيته منخفضة الطاقة".