想象一下以下場(chǎng)景,在沒有鍵盤的情況下在電腦上打字,在沒有控制器的情況下玩電子游戲,在沒有方向盤的情況下駕駛汽車。這么炫酷的場(chǎng)景,似乎只有科幻影片中才會(huì)出現(xiàn)。
如今,由加州大學(xué)伯克利分校的工程師們開發(fā)出的一種新型可穿戴設(shè)備或許可以實(shí)現(xiàn)這些場(chǎng)景。該設(shè)備通過將可穿戴生物傳感器與人工智能(AI)相結(jié)合,可以根據(jù)設(shè)備佩戴者前臂的電信號(hào)模式,識(shí)別出他計(jì)劃做出的手勢(shì)。研究人員表示,該設(shè)備有望用于控制假肢,并且可與各種類型的電子設(shè)備進(jìn)行交互。
相關(guān)研究以“A wearable biosensing system with in-sensor adaptive machine learning for hand gesture recognition”為題,于 12 月 21 日在線發(fā)表在 Nature Electronics 上。
(來(lái)源:Nature Electronics)
對(duì)此,該設(shè)備的研發(fā)工程師之一、加州大學(xué)伯克利分校電子工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)系博士 Ali Moin 表示:“假肢是這項(xiàng)技術(shù)的重要應(yīng)用之一,它同時(shí)也提供了一種非常直觀的、可與計(jì)算機(jī)交互的方式。” 改善人機(jī)交互的方式有多種,比如使用攝像頭和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù),但讀取手勢(shì)是一個(gè)很好的解決方案,還可以保護(hù)個(gè)人隱私。
讓科幻場(chǎng)景成為現(xiàn)實(shí)
近年來(lái),可穿戴式生物傳感器在健康監(jiān)測(cè)和人機(jī)界面交互領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。但是,想要使無(wú)線信號(hào)處理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)生理信號(hào)的實(shí)時(shí)分析,還存在通信時(shí)延、安全性等問題。
雖然引入機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行本地信號(hào)處理的系統(tǒng)具有許多優(yōu)勢(shì),但同樣面臨著多種問題,在低功耗嵌入式處理器中,所使用的機(jī)器學(xué)模型通常需要事先進(jìn)行離線訓(xùn)練,如果訓(xùn)練達(dá)不到預(yù)期效果,模型的分類精度就會(huì)降低,導(dǎo)致性能欠佳或用戶體驗(yàn)不佳等問題。
為了解決當(dāng)前可穿戴生物傳感設(shè)備面臨的技術(shù)壁壘,Moin 等人通過檢測(cè)人體皮膚表面肌電圖(surface electromyography,sEMG),研發(fā)了可穿戴的高密度 sEMG 生物傳感系統(tǒng)。該可穿戴系統(tǒng)總重量為 26g,也就是一塊表的重量,佩戴十分方便;系統(tǒng)所使用的電池為 3.7V、240mAh 的鋰離子電池,連續(xù)手勢(shì)識(shí)別續(xù)航時(shí)間長(zhǎng)達(dá) 6 小時(shí)。
圖 | sEMG 可穿戴生物傳感系統(tǒng)。a. 位于前臂上的設(shè)備;b. 絲網(wǎng)印刷過程的圖解;c. 定制設(shè)計(jì)的 16*4 電極陣列;d. 小型八層 PCB 電路板;e. 構(gòu)成可穿戴系統(tǒng)的主要組件的框架圖。(來(lái)源:Nature Electronics)
為了創(chuàng)建手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng),該團(tuán)隊(duì)與加州大學(xué)伯克利分校電子工程教授 Ana Arias 合作,設(shè)計(jì)了一個(gè)靈活的臂帶。該臂帶可以讀取佩戴者前臂上 64 個(gè)不同點(diǎn)的電信號(hào),并將電信號(hào)輸入到一個(gè)使用 AI 算法編程的電子芯片中。與其他人工智能算法一樣,該算法首先要“學(xué)習(xí)”手臂上檢測(cè)到的電信號(hào),并與特定的手勢(shì)相關(guān)聯(lián)。要實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn),每個(gè)用戶都必須戴上臂帶,同時(shí)逐一做出手勢(shì)。
(學(xué)術(shù)頭條制作,素材來(lái)自 YouTube)
(學(xué)術(shù)頭條制作,素材來(lái)自 YouTube)
(學(xué)術(shù)頭條制作,素材來(lái)自 YouTube)
該生物傳感系統(tǒng)穿著舒適,并且可以提供快速的初始訓(xùn)練,自適應(yīng)性較強(qiáng),這一特點(diǎn)對(duì)于可穿戴的人機(jī)界面應(yīng)用至關(guān)重要。但是,目前該系統(tǒng)所檢測(cè)的生理信號(hào)會(huì)因用戶而異,并且不穩(wěn)定。
豎起你的大拇指
與其他先進(jìn)的手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)相比,該設(shè)備使用超維計(jì)算(HDC)來(lái)實(shí)現(xiàn)傳感器中的自適應(yīng)學(xué)習(xí),通過本地?cái)?shù)據(jù)實(shí)時(shí)訓(xùn)練、推理和模型更新,來(lái)適應(yīng)不斷變化的情境,對(duì)手勢(shì)分類進(jìn)行實(shí)時(shí)推斷的實(shí)時(shí)推斷。例如,如果設(shè)備佩戴者的手臂上有汗水或手臂舉過頭頂,與特定手勢(shì)相關(guān)的電信號(hào)會(huì)發(fā)生變化,HD 算法可以將這些新信息納入其模型。
Moin說:“在手勢(shì)識(shí)別中,sEMG 信號(hào)會(huì)隨著時(shí)間的推移而改變,這可能會(huì)影響模型的性能,我們能夠通過更新設(shè)備上的模型來(lái)大大提高分類精度。”
圖 | 研究中使用的手勢(shì)類別和 sEMG 記錄特征(來(lái)源:Nature Electronics)
通過模型訓(xùn)練,該系統(tǒng)成功識(shí)別了 21 個(gè)單獨(dú)的手勢(shì),包括豎起大拇指、握拳、平手、舉起單個(gè)手指和數(shù)數(shù)字。
該設(shè)備的另一個(gè)優(yōu)勢(shì)是,所有的數(shù)據(jù)運(yùn)算都在芯片上進(jìn)行,無(wú)需將個(gè)人數(shù)據(jù)傳送到附近的電腦或設(shè)備上,這不僅加快了計(jì)算速度,還確保了個(gè)人生物數(shù)據(jù)的私密性。
Moin 表示:“當(dāng)你想讓手部肌肉收縮時(shí),你的大腦會(huì)通過頸部和肩部的神經(jīng)元向手臂和手部的肌肉纖維發(fā)送電信號(hào)。從本質(zhì)上講,臂帶中的電極所檢測(cè)到的就是這個(gè)電信號(hào)。它并不是那么精確,從某種意義上說,我們無(wú)法精確地指出到底是哪些纖維被觸發(fā)了,但由于電極的分布密度較高,它仍然可以學(xué)習(xí)識(shí)別某些模式。”
論文通訊作者之一、加州大學(xué)伯克利分校的電機(jī)工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)系杰出教授 Jan Rabaey 表示:“當(dāng)亞馬遜或蘋果公司創(chuàng)建他們的算法時(shí),他們會(huì)在云端運(yùn)行一堆軟件來(lái)創(chuàng)建模型,然后將模型下載到設(shè)備上。但是,在設(shè)備的使用過程中,往往會(huì)被所輸入的特定模型所困。如今,我們實(shí)現(xiàn)了一個(gè)在設(shè)備本身完成學(xué)習(xí)的過程,而且它的速度極快,你只需要執(zhí)行一次,它就會(huì)開始做這項(xiàng)工作。你做的次數(shù)越多,設(shè)備的性能就會(huì)變得越好。它在不斷學(xué)習(xí),這也是人類的工作方式。”
Rabaey 表示,該設(shè)備尚未準(zhǔn)備好商用,可能還需要進(jìn)行一些調(diào)整。
“這些技術(shù)大多數(shù)已經(jīng)存在于其他地方,但是該設(shè)備的獨(dú)特之處在于,它將生物傳感、信號(hào)處理和解釋以及 AI 集成到一個(gè)系統(tǒng)中,而且該系統(tǒng)具有尺寸小、設(shè)計(jì)靈活、低功率等優(yōu)點(diǎn)。”
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