Ingenieros desarrollan un sistema de reconocimiento de gestos manuales basado en inteligencia artificial

Los ingenieros de la Universidad de California, Berkeley, han desarrollado un dispositivo que puede reconocer gestos manuales en función de las señales eléctricas detectadas en el antebrazo. Este sistema recién desarrollado es el resultado de biosensores desgastables y inteligencia artificial (IA), y podría conducir a un mejor control de las prótesis y la interacción humano-ordenador.

Ali Moin formó parte del equipo de diseño y es estudiante de doctorado en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación de la Universidad de California, Berkeley. Moin también es coautor principal del artículo de investigación publicado en línea el 21 de diciembre en la revista Nature Electronics.

“Las prótesis son una aplicación importante de esta tecnología, pero además, ofrece una forma muy intuitiva de comunicarse con los ordenadores”, dijo Moin. “Leer los gestos manuales es una forma de mejorar la interacción humano-ordenador. Y, aunque hay otras formas de hacerlo, por ejemplo, utilizando cámaras y visión por computadora, esta es una buena solución que también mantiene la privacidad del individuo”.

Sistema de reconocimiento de gestos manuales

El equipo trabajó con Ana Arias, profesora de ingeniería eléctrica en la Universidad de California, Berkeley, durante el desarrollo del sistema. Juntos, diseñaron y crearon una pulsera flexible capaz de leer señales eléctricas en 64 puntos diferentes del antebrazo. Estas señales eléctricas se alimentaron a un chip eléctrico programado con un algoritmo de IA. Este algoritmo puede identificar patrones de señales en el antebrazo que provienen de gestos manuales específicos.

El algoritmo pudo identificar 21 gestos manuales individuales.

“Cuando quieres que tus músculos de la mano se contraigan, tu cerebro envía señales eléctricas a través de neuronas en tu cuello y hombros a las fibras musculares de tus brazos y manos”, dijo Moin. “Esencialmente, lo que los electrodos en la pulsera están detectando es este campo eléctrico. No es tan preciso, en el sentido de que no podemos determinar qué fibras musculares exactas se activaron, pero con la alta densidad de electrodos, todavía puede aprender a reconocer ciertos patrones.”

El algoritmo de IA primero aprende a identificar las señales eléctricas en el brazo y sus gestos manuales correspondientes, lo que requiere que el usuario use el dispositivo mientras hace esos gestos. Llevando las cosas un paso más allá, el sistema se basa en un algoritmo de computación hiperdimensional, que es una IA avanzada que se actualiza continuamente. Esta tecnología avanzada permite que el sistema se corrija con nueva información, como movimientos del brazo o sudor.

“En el reconocimiento de gestos, tus señales van a cambiar con el tiempo, y eso puede afectar el rendimiento de tu modelo”, dijo Moin. “Pudimos mejorar significativamente la precisión de la clasificación actualizando el modelo en el dispositivo.”

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Computación local en el chip

Otra característica impresionante del dispositivo es que toda la computación se realiza en el chip, lo que significa que no se transmite datos personales a otros dispositivos. Esto da como resultado un tiempo de computación más rápido y protege los datos biológicos.

Jan Rabaey es el profesor distinguido de ingeniería eléctrica Donald O. Pedersen en la Universidad de California, Berkeley, y autor principal del artículo.

“Cuando Amazon o Apple crean sus algoritmos, ejecutan un conjunto de software en la nube que crea el modelo, y luego el modelo se descarga en tu dispositivo”, dijo Jan Rabaey. “El problema es que entonces estás atascado con ese modelo particular. En nuestro enfoque, implementamos un proceso en el que el aprendizaje se realiza en el dispositivo en sí. Y es extremadamente rápido: solo tienes que hacerlo una vez, y comienza a hacer el trabajo. Pero si lo haces más veces, puede mejorar. Así que está aprendiendo continuamente, que es como lo hacen los humanos.”

Según Rabaey, el dispositivo podría comercializarse después de solo unos pocos cambios ligeramente.

“La mayoría de estas tecnologías ya existen en otros lugares, pero lo que es único sobre este dispositivo es que integra la biosensación, el procesamiento de señales y la interpretación, y la inteligencia artificial en un sistema que es relativamente pequeño y flexible y tiene un presupuesto de energía bajo”, dijo Rabaey.