وداعًا لاستخدام "الماوس والكيبورد"، ومرحبًا بسوار فى اليد
طورت شركة ميتا سوارا يترجم إيماءات اليد إلى أوامر للتفاعل مع الحاسوب، بما في ذلك تحريك المؤشر، وحتى تحويل خط اليد في الهواء إلى نص، يسهل هذا السوار الوصول إلى الأجهزة الشخصية اليوم للأشخاص ذوي الحركة المحدودة أو ضعف العضلات، بل ويتيح طرقا جديدة للتحكم في أجهزتهم بسهولة.
استخدم فريق Reality Lab، أجهزة استشعار في جهاز sEMG-RD، لترجمة إشارات الأعصاب الحركية الكهربائية التي تنتقل عبر المعصم إلى اليد إلى أوامر رقمية يمكنك استخدامها للتحكم فى جهاز متصل، هذه الإشارات هى فى الأساس أوامر توجهها الدماغ لليد لتنفيذ إجراءات قررت القيام بها، لذا يمكن اعتبارها تعليمات مقصودة، بحسب newatlas، وحسب ورقة بحثية نشرت فى مجلة Nature.
ميتا تعمل على هذا الاختراع منذ سنوات
بدأت ميتا العمل على هذا الجهاز منذ سنوات، وفى عام 2021، كان لدى الشركة فريق يضم توماس ريردون، الذى انضم إلى Reality Labs عام 2019 كمدير لواجهات الحركة العصبية، لتصميم نموذج أولى لجهاز تحكم بالإيماءات قائم على تخطيط كهربية العضل، فى ذلك الوقت، كانت شركة ميتا حريصة على تطوير هذه التقنية لتعزيز التفاعلات فى تجارب الواقع المعزز، وكان هدفها فى البداية تمكين تفاعلات بسيطة مثل تكرار نقرة ماوس واحدة، قاد ريردون العمل الموثق فى هذه الورقة أيضا.
تم إجراء العديد من المحاولات الأخرى، قبل هذه المحاولة، لبناء أنظمة مماثلة، بما فى ذلك هذا النظام من عام 2023 الذي استخدم مستشعرات الضغط الجوي للتعرف على 10 إيماءات يدوية مختلفة، ونظام Mudra Band الذي يدّعى استخدام موصلية العصب السطحي للتحكم في ساعة Apple Watch بإيماءات بسيطة.
تتجاوز التقنية حدودا كبيرة، إذ لا يقتصر الأمر على التحكم فى مؤشر الشاشة فى وضع أحادى الاتجاه (مثل مؤشر الليزر)، بل يمكن التنقل عبر الواجهة وتحديد العناصر باستخدام قرصات الأصابع، وحركات الإبهام، والنقرات، ويمكنك حتى إدخال نص بمحاكاة الكتابة اليدوية بسرعة جيدة تبلغ 20.9 كلمة فى الدقيقة، وهذه الميزة الأخيرة رائعة، بالنظر إلى أن متوسط سرعة الكتابة على لوحة مفاتيح الهاتف يبلغ حوالي 36 كلمة فى الدقيقة.
إقرأ أيضًا
لهذه الأسباب، «ميتا» تغلق 6.8 مليون حساب على واتساب
تحذيرات أمنية من تطبيقات ميتا والذكاء الاصطناعي
بيانات تم نقلها عبر نظام التعلم العميق
ولا يحتاج هذا النظام إلى معايرة لكل فرد قبل استخدامه مع أنه يمكن ضبطه بدقة لمزيد من التخصيص، إذ طور الفريق طريقة لجمع بيانات التدريب من المشاركين فى الدراسة على نطاق واسع، وشغّلها عبر شبكة عصبية لتحويل الإشارات الخام إلى أوامر بدقة، بغض النظر عن هوية مستخدم الجهاز القابل للارتداء.
واستخدم الباحثون بيانات تدريب من آلاف المشاركين، ثم نقلوها عبر نظام التعلم العميق الخاص بهم لإنشاء نماذج فك تشفير عامة تفسر بدقة مدخلات المستخدم من مختلف الأشخاص، هذا يلغى الحاجة إلى ضبط السوار للأفراد، ويعنى أنه يمكن نشره على نطاق واسع، ويمكن للأشخاص البدء فى استخدام واجهة الجهاز القابل للارتداء بأسرع ما يمكن، تماما كما يمكن للأشخاص غير المعاقين استخدام فأرة الكمبيوتر دون معايرة طريقة تحريك أيديهم أولا.
يعتقد الفريق أنه يمكن تطوير هذه التقنية بشكل أكبر للكشف المباشر عن القوة المقصودة للإيماءة، واستخدامها فى أدوات تحكم أكثر دقة للكاميرات وأذرع التحكم، كما يمكنها تقليل الجهد البدني البسيط المطلوب لتشغيل الهواتف والأجهزة الرقمية الأخرى، ولعلّ الأكثر إثارة هو إمكانية استكشاف تفاعلات جديدة لم يُحدد لها أسماء بعد.