Ingineri Dezvoltă Sistem de Recunoaștere a Gesturilor Manuale Bazat pe Inteligență Artificială

Inginerii de la Universitatea California, Berkeley au dezvoltat un dispozitiv care poate recunoaște gesturile manuale pe baza semnalelor electrice detectate în antebraț. Acest sistem nou dezvoltat este rezultatul biosenzorilor purtabili și inteligenței artificiale (IA), și ar putea duce la o mai bună controlare a protezelor și interacțiunii om-calculator.

Ali Moin a făcut parte din echipa de proiectare și este student doctorand în Departamentul de Inginerie Electrică și Științe Computaționale de la UC Berkeley. Moin este, de asemenea, co-autor principal al lucrării de cercetare publicate online pe 21 decembrie în revista Nature Electronics.

“Protezele sunt o aplicație importantă a acestei tehnologii, dar, în afară de aceasta, oferă și o modalitate foarte intuitivă de comunicare cu calculatoarele.” a spus Moin. “Citirea gesturilor manuale este un mod de îmbunătățire a interacțiunii om-calculator. Și, deși există și alte moduri de a face acest lucru, de exemplu, utilizând camere și viziune computerizată, aceasta este o soluție bună care menține, de asemenea, confidențialitatea individului.”

Sistem de Recunoaștere a Gesturilor Manuale

Echipa a lucrat cu Ana Arias, profesor de inginerie electrică la UC Berkeley, în timpul dezvoltării sistemului. Împreună, au proiectat și creat o bandă flexibilă pentru braț capabilă să citească semnale electrice la 64 de puncte diferite pe antebraț. Aceste semnale electrice au fost apoi introduse într-un cip electronic programat cu un algoritm de inteligență artificială. Acest algoritm poate identifica modele de semnal în antebraț care provin din gesturi manuale specifice.

Algoritmul a putut identifica 21 de gesturi manuale individuale.

“Când doriți ca mușchii mâinii să se contracte, creierul trimite semnale electrice prin neuroni în gât și umeri către fibrele musculare din brațe și mâini,” a spus Moin. “În esență, ceea ce electrozii din manșetă detectează este acest câmp electric. Nu este atât de precis, în sensul că nu putem identifica exact care fibre au fost declanșate, dar, cu densitatea ridicată a electrozilor, poate învăța să recunoască anumite modele.”

Algoritmul de inteligență artificială învață mai întâi să identifice semnalele electrice în braț și gesturile manuale corespunzătoare, ceea ce necesită ca utilizatorul să poarte dispozitivul în timp ce face aceste gesturi. Luând lucrurile mai departe, sistemul se bazează pe un algoritm de calcul hiperdimensional, care este o inteligență artificială avansată care se actualizează în mod continuu. Această tehnologie avansată permite sistemului să se corecteze cu informații noi, cum ar fi mișcările brațului sau transpirația.

“În recunoașterea gesturilor, semnalele dvs. vor schimba în timp, și acest lucru poate afecta acuratețea modelului,” a spus Moin. “Am putut îmbunătăți semnificativ acuratețea clasificării prin actualizarea modelului pe dispozitiv.”

https://www.youtube.com/watch?v=z3D9WBfUKsQ&feature=emb_title

Calcularea Locală pe Cip

O altă caracteristică impresionantă a dispozitivului este că toate calculele se efectuează pe cip, ceea ce înseamnă că nu se transmite nicio dată personală către alte dispozitive. Acest lucru duce la un timp de calcul mai rapid și la protejarea datelor biologice.

Jan Rabaey este profesor de inginerie electrică la UC Berkeley și autor principal al lucrării.

“Când Amazon (AMZN ) sau Apple (AAPL ) creează algoritmii lor, rulează o mulțime de software în cloud care creează modelul, și apoi modelul este descărcat pe dispozitivul dvs.,” a spus Jan Rabaey. “Problema este că atunci sunteți blocați cu acel model particular. În abordarea noastră, am implementat un proces în care învățarea se face pe dispozitivul însuși. Și este extrem de rapid: Trebuie să faceți acest lucru doar o dată, și începe să funcționeze. Dar, dacă faceți acest lucru de mai multe ori, poate deveni și mai bun. Așadar, este într-un proces de învățare continuă, așa cum o fac oamenii.”

Conform lui Rabaey, dispozitivul ar putea deveni comercializat după doar câteva schimbări minore.

“Majoritatea acestor tehnologii există deja în altă parte, dar ceea ce este unic la acest dispozitiv este că integrează biosenzorii, prelucrarea semnalelor și interpretarea, și inteligența artificială într-un singur sistem care este relativ mic și flexibil și are un buget de putere redus,” a spus Rabaey.