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柏加大研發電子識別手勢 控制義肢

柏克萊加大的工程師們開發出一種新技術,系統將可穿戴生物感測器與人工智慧結合在一起,有朝一日可用於控制假肢或與電子設備進行交互。(記者劉先進/翻攝)
柏克萊加大的工程師們開發出一種新技術,系統將可穿戴生物感測器與人工智慧結合在一起,有朝一日可用於控制假肢或與電子設備進行交互。(記者劉先進/翻攝)

柏克萊加大的工程師們開發出新技術系統,可根據前臂檢測到的電信號識別手勢。系統將可穿戴生物感測器與人工智慧(AI)結合在一起,有朝一日可用於控制義肢,或與幾乎任何類型的電子設備進行交互。也許在不遠的將來,人類可在沒有鍵盤情況下在電腦上打字,在沒有控制器的情況下玩電子遊戲,或在沒有方向盤的情況下駕駛汽車。

技術設計者、柏加大電子工程和電腦科學系的博士生穆因(Ali Moin)表示,義肢是此技術的一個重要應用。但除此之外,它還提供非常直觀與電腦交流的方式。讀取手勢是改善人機交互的一種方式。而且,雖然還有其他的方式,比如使用攝像頭和電腦視覺,但這是很好的解決方案,也能維護個人的隱私。

穆因等人日前在自然電子學(Nature Electronics)的線上雜誌發表描述此設備的論文。

研究團隊證明,系統可對多達21種不同的手勢分類,包括豎起大拇指、握拳、平手、舉起單個手指和數數字。為創建手勢識別系統,團隊與柏加大電氣工程教授阿里亞斯(Ana Arias)合作,設計了一個靈活的臂帶,可以讀取前臂上64個不同點的電信號。這些電信號被輸入到一個電子晶片中,晶片被編程為人工智能演算法,能夠將前臂的信號模式與特定的手勢聯繫起來。

穆因說,當人想讓手部肌肉收縮時,大腦會透過頸部和肩部的神經元,向手臂和手部的肌肉纖維發送電信號。袖帶中的電極所感應到的就是此電場。它並不那麼精確,從某種意義上說,暫時無法精確地指出到底是哪些纖維被觸發了,但隨著電極的高密度,仍然可以學習識別某些模式。

與其他人工智能軟體一樣,演算法首先要學習手臂中的電信號如何與個人手勢相對應。要做到這一點,每個用戶都必須戴上袖套,同時逐一做出手勢。不過,新設備使用的是一種名為超維計算演算法的高級人工智慧,它能夠根據新的資訊自我更新。

例如,如果與特定手勢相關的電信號發生變化,因為用戶的手臂出汗了,或者他們將手臂舉過頭頂,演算法可以將新資訊納入模型。

新設備的另一優勢是,所有的計算都發生在晶片上。沒有個人數據被傳送到附近的電腦或設備上。這不僅加快計算時間,還確保個人生物數據的私密性。雖然設備還沒有準備好成為商業產品,但研究者們表示,經過一些調整,它可能會成為商業產品。

柏克萊加大的工程師們開發出一種新技術和系統,可以根據前臂檢測到的電信號識別21種...
柏克萊加大的工程師們開發出一種新技術和系統,可以根據前臂檢測到的電信號識別21種手勢。(記者劉先進/翻攝)

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