Engenheiros Desenvolvem Sistema de Reconhecimento de Gestos Manuais Baseado em IA

Engenheiros da Universidade da Califórnia, Berkeley, desenvolveram um dispositivo que pode reconhecer gestos manuais com base em sinais elétricos detectados no antebraço. Esse sistema recém-desenvolvido é o resultado de biossensores vestíveis e inteligência artificial (IA) e pode levar a um melhor controle de próteses e interação humano-computador.

Ali Moin fez parte da equipe de design e é um estudante de doutorado no Departamento de Engenharia Elétrica e Ciências da Computação da UC Berkeley. Moin também é co-autor do artigo de pesquisa publicado online em 21 de dezembro na revista Nature Electronics.

“Próteses são uma aplicação importante dessa tecnologia, mas além disso, também oferece uma forma muito intuitiva de se comunicar com computadores”, disse Moin. “Ler gestos manuais é uma forma de melhorar a interação humano-computador. E, embora haja outras maneiras de fazer isso, por exemplo, usando câmeras e visão computacional, essa é uma boa solução que também mantém a privacidade do indivíduo.”

Sistema de Reconhecimento de Gestos Manuais

A equipe trabalhou com Ana Arias, professora de engenharia elétrica da UC Berkeley, durante o desenvolvimento do sistema. Juntos, eles projetaram e criaram uma pulseira flexível capaz de ler sinais elétricos em 64 pontos diferentes no antebraço. Esses sinais elétricos foram então alimentados em um chip elétrico programado com um algoritmo de IA. Esse algoritmo pode identificar padrões de sinal no antebraço que vêm de gestos manuais específicos.

O algoritmo foi capaz de identificar 21 gestos manuais individuais.

“Quando você quer que os músculos da mão se contraiam, o cérebro envia sinais elétricos através de neurônios no pescoço e ombros para as fibras musculares nos braços e mãos”, disse Moin. “Basicamente, o que os eletrodos na pulseira estão detectando é esse campo elétrico. Não é tão preciso, no sentido de que não podemos determinar quais fibras musculares específicas foram acionadas, mas com a alta densidade de eletrodos, ainda é possível aprender a reconhecer certos padrões.”

O algoritmo de IA primeiro aprende a identificar sinais elétricos no braço e os gestos manuais correspondentes, o que requer que o usuário use o dispositivo enquanto faz esses gestos. Levando as coisas um passo adiante, o sistema depende de um algoritmo de computação hiperdimensional, que é uma IA avançada que se atualiza continuamente. Essa tecnologia avançada permite que o sistema se corrija com novas informações, como movimentos do braço ou suor.

“No reconhecimento de gestos, os sinais vão mudar ao longo do tempo, e isso pode afetar o desempenho do modelo”, disse Moin. “Conseguimos melhorar significativamente a precisão da classificação atualizando o modelo no dispositivo.”

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Computação Local no Chip

Outra característica impressionante do dispositivo é que toda a computação ocorre no chip, o que significa que nenhum dado pessoal é transmitido para outros dispositivos. Isso resulta em um tempo de computação mais rápido e dados biológicos protegidos.

Jan Rabaey é o professor distinto de engenharia elétrica da UC Berkeley e autor sênior do artigo.

“Quando a Amazon (AMZN ) ou a Apple (AAPL ) cria seus algoritmos, eles executam um software na nuvem que cria o modelo, e então o modelo é baixado no dispositivo”, disse Jan Rabaey. “O problema é que, em seguida, você fica preso com esse modelo específico. Em nossa abordagem, implementamos um processo em que o aprendizado é feito no dispositivo em si. E é extremamente rápido: você só precisa fazer isso uma vez, e começa a funcionar. Mas se você fizer mais vezes, pode melhorar. Então, é um aprendizado contínuo, que é como os humanos fazem.”

De acordo com Rabaey, o dispositivo pode se tornar comercializado após apenas algumas mudanças leves.

“A maioria dessas tecnologias já existe em outros lugares, mas o que é único sobre esse dispositivo é que ele integra a biossensoria, o processamento de sinais e a interpretação, e a inteligência artificial em um sistema que é relativamente pequeno e flexível e tem um orçamento de energia baixo”, disse Rabaey.