इंजीनियर्स ने एआई-आधारित हाथ के इशारों को पहचानने वाली प्रणाली विकसित की

कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले के इंजीनियर्स ने एक ऐसा उपकरण विकसित किया है जो प्रकोष्ठ में पाए जाने वाले विद्युत संकेतों के आधार पर हाथ के इशारों को पहचान सकता है। यह नव विकसित प्रणाली वेयरेबल बायोसेंसर और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का परिणाम है, और इससे कृत्रिम अंगों के नियंत्रण और मानव-कंप्यूटर संपर्क में सुधार हो सकता है। अली मोइन डिजाइन टीम का हिस्सा थे और यूसी बर्कले के इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग और कंप्यूटर साइंसेज विभाग में डॉक्टरेट छात्र हैं। मोइन 21 दिसंबर को नेचर इलेक्ट्रॉनिक्स जर्नल में ऑनलाइन प्रकाशित शोध पत्र के सह-प्रथम लेखक भी हैं। “कृत्रिम अंग इस प्रौद्योगिकी का एक महत्वपूर्ण अनुप्रयोग हैं, लेकिन इसके अलावा, यह कंप्यूटर के साथ संवाद करने का एक बहुत ही सहज तरीका भी प्रदान करता है,” मोइन ने कहा। “हाथ के इशारों को पढ़ना मानव-कंप्यूटर संपर्क को बेहतर बनाने का एक तरीका है। और, जबकि इसे करने के अन्य तरीके हैं, उदाहरण के लिए, कैमरों और कंप्यूटर विजन का उपयोग करके, यह एक अच्छा समाधान है जो किसी व्यक्ति की गोपनीयता भी बनाए रखता है।”

हाथ के इशारों को पहचानने वाली प्रणाली

टीम ने प्रणाली के विकास के दौरान यूसी बर्कले में इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग की प्रोफेसर एना एरियास के साथ काम किया। साथ में, उन्होंने एक लचीला आर्मबैंड डिजाइन और बनाया जो प्रकोष्ठ पर 64 अलग-अलग बिंदुओं पर विद्युत संकेतों को पढ़ने में सक्षम है। इन विद्युत संकेतों को फिर एक एआई एल्गोरिदम के साथ प्रोग्राम किए गए इलेक्ट्रॉनिक चिप में फीड किया गया। यह एल्गोरिदम प्रकोष्ठ में संकेत पैटर्न की पहचान कर सकता है जो विशिष्ट हाथ के इशारों से आते हैं। एल्गोरिदम 21 अलग-अलग हाथ के इशारों की पहचान करने में सक्षम था। “जब आप चाहते हैं कि आपकी हाथ की मांसपेशियां सिकुड़ें, तो आपका मस्तिष्क आपकी गर्दन और कंधों में न्यूरॉन्स के माध्यम से आपकी बाहों और हाथों में मांसपेशी तंतुओं तक विद्युत संकेत भेजता है,” मोइन ने कहा। “मूल रूप से, कफ में इलेक्ट्रोड जो महसूस कर रहे हैं वह यही विद्युत क्षेत्र है। यह इतना सटीक नहीं है, इस अर्थ में कि हम यह नहीं बता सकते कि कौन से सटीक तंतु सक्रिय हुए, लेकिन इलेक्ट्रोड की उच्च घनत्व के साथ, यह फिर भी कुछ पैटर्न को पहचानना सीख सकता है।” एआई एल्गोरिदम पहले बांह में विद्युत संकेतों और उनके संबंधित हाथ के इशारों की पहचान करना सीखता है, जिसके लिए उपयोगकर्ता को उन इशारों को करते समय उपकरण पहनना पड़ता है। इसे एक कदम आगे बढ़ाते हुए, यह प्रणाली एक हाइपरडायमेंशनल कंप्यूटिंग एल्गोरिदम पर निर्भर करती है, जो एक उन्नत एआई है जो लगातार खुद को अपडेट करता रहता है। यह उन्नत तकनीक प्रणाली को नई जानकारी, जैसे कि बांह की हलचल या पसीने के साथ, स्वयं को सही करने की अनुमति देती है। “इशारा पहचान में, आपके संकेत समय के साथ बदलने वाले हैं, और इससे आपके मॉडल के प्रदर्शन पर असर पड़ सकता है,” मोइन ने कहा। “हम डिवाइस पर मॉडल को अपडेट करके वर्गीकरण सटीकता को काफी हद तक बेहतर करने में सक्षम थे।”

चिप पर स्थानीय रूप से कंप्यूटिंग

डिवाइस की एक और प्रभावशाली विशेषता यह है कि सारी कंप्यूटिंग चिप पर ही होती है, जिसका अर्थ है कि कोई भी व्यक्तिगत डेटा अन्य उपकरणों पर प्रसारित नहीं होता है। इसके परिणामस्वरूप तेज कंप्यूटिंग समय और संरक्षित जैविक डेटा मिलता है। जैन राबे यूसी बर्कले में इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग के डोनाल्ड ओ. पीडरसन डिस्टिंगुइश्ड प्रोफेसर और पेपर के वरिष्ठ लेखक हैं। “जब अमेज़ॅन या एप्पल अपने एल्गोरिदम बनाते हैं, तो वे क्लाउड में सॉफ्टवेयर का एक गुच्छा चलाते हैं जो मॉडल बनाता है, और फिर मॉडल आपके डिवाइस पर डाउनलोड हो जाता है,” जैन राबे ने कहा। “समस्या यह है कि तब आप उस विशेष मॉडल के साथ फंस जाते हैं। हमारे दृष्टिकोण में, हमने एक ऐसी प्रक्रिया लागू की है जहां सीखना डिवाइस पर ही होता है। और यह अत्यंत त्वरित है: आपको इसे केवल एक बार करना होता है, और यह काम करना शुरू कर देता है। लेकिन अगर आप इसे अधिक बार करते हैं, तो यह बेहतर हो सकता है। इसलिए, यह लगातार सीख रहा है, जैसे मनुष्य करते हैं।” राबे के अनुसार, डिवाइस कुछ मामूली बदलावों के बाद ही व्यावसायिक रूप से उपलब्ध हो सकता है। “इनमें से अधिकांश प्रौद्योगिकियां पहले से ही कहीं और मौजूद हैं, लेकिन इस उपकरण के बारे में जो अनोखा है वह यह है कि यह बायोसेंसिंग, सिग्नल प्रोसेसिंग और व्याख्या, और कृत्रिम बुद्धिमत्ता को एक ऐसी प्रणाली में एकीकृत करता है जो अपेक्षाकृत छोटी और लचीली है और इसकी बिजली खपत कम है,” राबे ने कहा।