加州大學伯克利分校的工程師們開發了一種新設備，可以根據前臂檢測到的電信號識別手勢。該系統將可穿戴生物傳感器與人工智慧(AI)結合在一起，可用於控制假肢或與電子設備進行交互。研究成果12月21日在線發表在《Nature Electronics》雜誌上。
為了創建手勢識別系統，該團隊設計了一個柔性的臂帶，可以讀取前臂上64個不同點的電信號。然後，這些電信號被輸入到一個電子晶片中，該晶片被編程為人工智慧算法，能夠將前臂的這些信號模式與特定的手勢聯繫起來。該團隊成功教會了算法識別21個單獨的手勢，包括豎起大拇指、握拳、平手、舉起單個手指和數數字。
"當你想讓手部肌肉收縮時，你的大腦會通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，"研究人員Ali Moin說。"從本質上講，臂帶中的電極所感應到的就是這個電場。它並不是那麼精確，從某種意義上說，我們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，它仍然可以學習識別某些模式。"
與其他人工智慧軟體一樣，該算法首先要 "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臂帶，同時逐一做出手勢。新設備使用的是一種名為超維計算算法的高級人工智慧，它能夠根據新的信息進行自我更新。例如，如果與特定手勢相關的電信號發生變化，比如用戶的手臂出汗了，或者他們將手臂舉過頭頂，算法可以將這些新信息納入其模型。
新設備的另一個優勢是，所有的計算都發生在晶片本地。沒有個人數據被傳送到附近的電腦或設備上。這不僅加快了計算時間，還確保了個人生物數據的私密性。
雖然該設備目前還沒有達到商業化的水平，但研究人員表示，經過一些調整，商業化是可以實現的。
論文標題為《A wearable biosensing system with in-sensor adaptive machine learning for hand gesture recognition》。