High-five ou thumbs-up? Un nouvel appareil détecte le geste de la main que vous souhaitez faire –

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  • Berkeley – Imaginez que vous tapez sur un ordinateur sans clavier, que vous jouez à un jeu vidéo sans contrôleur ou que vous conduisez une voiture sans roue.

    C’est l’un des objectifs d’un nouvel appareil développé par des ingénieurs de l’Université de Californie à Berkeley, capable de reconnaître les gestes de la main en fonction des signaux électriques détectés dans l’avant-bras. Le système, qui associe des biocapteurs portables à l’intelligence artificielle (IA), pourrait un jour être utilisé pour contrôler les prothèses ou pour interagir avec presque tous les types d’appareils électroniques.

    “La prothèse est une application importante de cette technologie, mais en plus de cela, elle offre également un moyen très intuitif de communiquer avec les ordinateurs.” a déclaré Ali Moin, qui a aidé à concevoir l’appareil en tant qu’étudiant au doctorat au Département de génie électrique et d’informatique de l’UC Berkeley. «La lecture des gestes de la main est un moyen d’améliorer l’interaction homme-machine. Et, bien qu’il existe d’autres moyens de le faire, par exemple en utilisant des caméras et la vision par ordinateur, c’est une bonne solution qui préserve également la vie privée d’un individu.

    Moin est le co-premier auteur d’un nouvel article décrivant l’appareil, paru en ligne le 21 décembre dans le journal Electronique Nature.

    Pour créer le système de reconnaissance des gestes de la main, l’équipe a collaboré avec Ana Arias, professeur de génie électrique à l’UC Berkeley, pour concevoir un brassard flexible capable de lire les signaux électriques en 64 points différents sur l’avant-bras. Les signaux électriques sont ensuite introduits dans une puce électrique, qui est programmée avec un algorithme AI capable d’associer ces modèles de signaux dans l’avant-bras à des gestes de la main spécifiques.

    L’équipe a réussi à apprendre à l’algorithme à reconnaître 21 gestes individuels de la main, y compris un pouce levé, un poing, une main plate, tenant des doigts individuels et comptant des nombres.

    “Lorsque vous voulez que les muscles de vos mains se contractent, votre cerveau envoie des signaux électriques à travers les neurones de votre cou et de vos épaules aux fibres musculaires de vos bras et de vos mains”, a déclaré Moin. “Essentiellement, ce que les électrodes du brassard détectent, c’est ce champ électrique. Ce n’est pas si précis, dans le sens où nous ne pouvons pas identifier exactement quelles fibres ont été déclenchées, mais avec la haute densité d’électrodes, il peut encore apprendre à reconnaître certains modèles. “

    Comme les autres logiciels d’IA, l’algorithme doit d’abord «apprendre» comment les signaux électriques dans le bras correspondent aux gestes individuels de la main. Pour ce faire, chaque utilisateur doit porter le brassard tout en faisant les gestes de la main un par un.

    Cependant, le nouvel appareil utilise un type d’IA avancé appelé algorithme de calcul hyperdimensionnel, capable de se mettre à jour avec de nouvelles informations.

    Par exemple, si les signaux électriques associés à un geste de la main spécifique changent parce que le bras d’un utilisateur transpire ou qu’il lève le bras au-dessus de sa tête, l’algorithme peut intégrer ces nouvelles informations dans son modèle.

    “Dans la reconnaissance gestuelle, vos signaux vont changer avec le temps, et cela peut affecter les performances de votre modèle”, a déclaré Moin. “Nous avons été en mesure d’améliorer considérablement la précision de la classification en mettant à jour le modèle sur l’appareil.”

    Un autre avantage du nouvel appareil est que tout le calcul s’effectue localement sur la puce: aucune donnée personnelle n’est transmise à un ordinateur ou un appareil à proximité. Non seulement cela accélère le temps de calcul, mais cela garantit également que les données biologiques personnelles restent privées.

    «Lorsqu’Amazon ou Apple crée leurs algorithmes, ils exécutent un ensemble de logiciels dans le cloud qui créent le modèle, puis le modèle est téléchargé sur votre appareil», a déclaré Jan Rabaey, professeur distingué Donald O. Pedersen en génie électrique à l’UC Berkeley et auteur principal de l’article. “Le problème est que vous êtes alors coincé avec ce modèle particulier. Dans notre approche, nous avons mis en œuvre un processus où l’apprentissage se fait sur l’appareil lui-même. Et c’est extrêmement rapide: vous ne devez le faire qu’une seule fois, et cela commence à faire le travail. Mais si vous le faites plus de fois, cela peut aller mieux. Donc, il apprend continuellement, et c’est ainsi que les humains le font. “

    Bien que l’appareil ne soit pas encore prêt à être un produit commercial, Rabaey a déclaré qu’il pourrait probablement y arriver avec quelques ajustements.

    «La plupart de ces technologies existent déjà ailleurs, mais ce qui est unique à propos de cet appareil, c’est qu’il intègre la biocapture, le traitement et l’interprétation du signal, et l’intelligence artificielle dans un système relativement petit et flexible et à faible budget énergétique», a déclaré Rabaey.

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    Houssen Moshinaly

    Rédacteur web depuis 2009 et webmestre depuis 2011.

    Je m'intéresse à tous les sujets comme la politique, la culture, la géopolitique, l'économie ou la technologie. Toute information permettant d'éclairer mon esprit et donc, le vôtre, dans un monde obscur et à la dérive.

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