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.

"تعد الأطراف الصناعية أحد التطبيقات المهمة لهذه التكنولوجيا، ولكنها بالإضافة إلى ذلك توفر أيضًا طريقة بديهية جدًا للتواصل مع أجهزة الكمبيوتر." قال معين. "إن قراءة إيماءات اليد هي إحدى طرق تحسين التفاعل بين الإنسان والحاسوب. وعلى الرغم من وجود طرق أخرى للقيام بذلك، على سبيل المثال، من خلال استخدام الكاميرات ورؤية الكمبيوتر، فإن هذا حل جيد يحافظ أيضًا 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 عضلية 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 الكهربائية ، 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.

قال جان راباي: "عندما تنشئ أمازون أو آبل الخوارزميات الخاصة بهم ، فإنهم يقومون بتشغيل مجموعة من البرامج في السحابة التي تنشئ النموذج ، ثم يتم تنزيل النموذج على جهازك". "المشكلة هي أنك إذن عالق بهذا النموذج بعينه. في نهجنا ، قمنا بتنفيذ عملية حيث يتم التعلم على الجهاز نفسه. وهو سريع للغاية: ما عليك سوى القيام بذلك مرة واحدة ، ويبدأ في أداء المهمة. ولكن إذا قمت بذلك مرات أكثر ، يمكن أن تتحسن. لذا ، فهو يتعلم باستمرار ، وهذه هي الطريقة التي يقوم بها البشر ".

وبحسب الربيعي ، يمكن تسويق الجهاز بعد تغييرات طفيفة قليلة.

قال الربيعي: "معظم هذه التقنيات موجودة بالفعل في مكان آخر ، ولكن ما يميز هذا الجهاز هو أنه يدمج الاستشعار الحيوي ومعالجة الإشارات وتفسيرها والذكاء الاصطناعي في نظام واحد صغير ومرن نسبيًا وله ميزانية منخفضة الطاقة".