Các Kỹ sư Phát triển Hệ thống Nhận dạng Cử chỉ Tay dựa trên Trí tuệ Nhân tạo

Các kỹ sư tại Đại học California, Berkeley đã phát triển một thiết bị có thể nhận dạng cử chỉ tay dựa trên tín hiệu điện được phát hiện ở cẳng tay. Hệ thống mới này là kết quả của công nghệ cảm biến sinh học và trí tuệ nhân tạo (AI), và nó có thể dẫn đến việc kiểm soát tốt hơn các thiết bị giả và tương tác giữa con người và máy tính.

Ali Moin là một phần của đội thiết kế và là sinh viên tiến sĩ tại Bộ môn Kỹ thuật Điện và Khoa học Máy tính của UC Berkeley. Moin cũng là đồng tác giả đầu tiên của bài nghiên cứu được xuất bản trực tuyến vào ngày 21 tháng 12 trên tạp chí Nature Electronics.

“Thiết bị giả là một ứng dụng quan trọng của công nghệ này, nhưng ngoài ra, nó cũng cung cấp một cách giao tiếp rất trực quan với máy tính.” Moin nói. “Đọc cử chỉ tay là một cách để cải thiện tương tác giữa con người và máy tính. Và, mặc dù có những cách khác để làm điều đó, bằng cách sử dụng máy ảnh và tầm nhìn máy tính, đây là một giải pháp tốt mà cũng duy trì sự riêng tư của cá nhân.”

Hệ thống Nhận dạng Cử chỉ Tay

Đội ngũ đã làm việc với Ana Arias, giáo sư kỹ thuật điện tại UC Berkeley, trong quá trình phát triển hệ thống. Cùng nhau, họ đã thiết kế và tạo ra một băng đeo cẳng tay linh hoạt có thể đọc tín hiệu điện tại 64 điểm khác nhau trên cẳng tay. Những tín hiệu điện này sau đó được đưa vào một con chip điện được lập trình với một thuật toán AI. Thuật toán này có thể xác định các mẫu tín hiệu trong cẳng tay đến từ các cử chỉ tay cụ thể.

Thuật toán đã có thể xác định 21 cử chỉ tay riêng biệt.

“Khi bạn muốn cơ tay của mình co lại, não của bạn gửi tín hiệu điện qua các neuron ở cổ và vai đến các sợi cơ ở tay và tay,” Moin nói. “Về cơ bản, những gì các điện cực trong băng đeo đang cảm nhận là trường điện này. Nó không chính xác, trong nghĩa rằng chúng tôi không thể xác định chính xác các sợi cơ nào được kích hoạt, nhưng với mật độ cao của các điện cực, nó vẫn có thể học cách nhận dạng các mẫu nhất định.”

Thuật toán AI đầu tiên học cách xác định tín hiệu điện trong cánh tay và các cử chỉ tay tương ứng, điều này yêu cầu người dùng phải đeo thiết bị trong khi thực hiện các cử chỉ đó. Đưa việc này lên một bước nữa, hệ thống dựa trên một thuật toán tính toán siêu chiều, là một AI tiên tiến liên tục cập nhật bản thân. Công nghệ tiên tiến này cho phép hệ thống tự sửa lỗi với thông tin mới, chẳng hạn như chuyển động cánh tay hoặc mồ hôi.

“Trong nhận dạng cử chỉ, tín hiệu của bạn sẽ thay đổi theo thời gian, và điều đó có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của mô hình của bạn,” Moin nói. “Chúng tôi đã có thể cải thiện đáng kể độ chính xác của phân loại bằng cách cập nhật mô hình trên thiết bị.”

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

Tính toán Địa phương trên Chip

Một tính năng ấn tượng khác của thiết bị là tất cả các tính toán đều diễn ra trên chip, có nghĩa là không có dữ liệu cá nhân nào được truyền đến các thiết bị khác. Điều này dẫn đến thời gian tính toán nhanh hơn và bảo vệ dữ liệu sinh học.

Jan Rabaey là giáo sư kỹ thuật điện tại UC Berkeley và là tác giả chính của bài báo.

“Khi Amazon (AMZN ) hoặc Apple (AAPL ) tạo ra các thuật toán của họ, họ chạy một số phần mềm trên đám mây để tạo ra mô hình, và sau đó mô hình được tải xuống thiết bị của bạn,” Rabaey nói. “Vấn đề là sau đó bạn sẽ bị kẹt với mô hình cụ thể đó. Trong cách tiếp cận của chúng tôi, chúng tôi đã thực hiện một quá trình mà việc học được thực hiện trên thiết bị chính nó. Và nó cực kỳ nhanh: Bạn chỉ cần làm điều đó một lần, và nó bắt đầu thực hiện công việc. Nhưng nếu bạn làm điều đó nhiều lần, nó có thể trở nên tốt hơn. Vì vậy, nó liên tục học hỏi, giống như con người làm.”

Theo Rabaey, thiết bị có thể được thương mại hóa sau chỉ một vài thay đổi nhỏ.

“Hầu hết các công nghệ này đã tồn tại ở nơi khác, nhưng điều gì độc đáo về thiết bị này là nó tích hợp cảm biến sinh học, xử lý tín hiệu và giải thích, và trí tuệ nhân tạo vào một hệ thống tương đối nhỏ và linh hoạt và có ngân sách năng lượng thấp,” Rabaey nói.