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新型材料讓人工智能快速理解手部任務(wù)

半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)縱橫 ? 來源:半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)縱橫 ? 2023-01-04 10:14 ? 次閱讀
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傳感器的另一種可能性。

一種新的智能皮膚可能預(yù)示著有一天人們可以在隱形鍵盤上打字,僅通過觸摸來識別物體,或者允許用戶在沉浸式環(huán)境中通過手勢與應(yīng)用程序進行交流。

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噴涂感官系統(tǒng),由印刷的、生物兼容的納米網(wǎng)組成,直接與無線藍(lán)牙模塊連接,并通過元學(xué)習(xí)進一步訓(xùn)練。

一篇論文中,研究人員描述了一種新型可拉伸生物相容性材料,它可以噴在手背上,就像防曬噴霧一樣。網(wǎng)格中集成了一個微型電子網(wǎng)絡(luò),可以感知皮膚的拉伸和彎曲,并且使用人工智能,研究人員可以根據(jù)手部動作和手勢解釋無數(shù)的日常任務(wù)。研究人員表示,它可能在游戲、體育、遠(yuǎn)程醫(yī)療和機器人技術(shù)等廣泛領(lǐng)域產(chǎn)生應(yīng)用和影響。

到目前為止,研究者已經(jīng)積極探索了幾種有前途的方法,例如使用腕帶或可穿戴手套測量肌肉電活動,以實現(xiàn)各種手部任務(wù)和手勢。然而,這些設(shè)備體積龐大,因為需要多個感官組件來精確定位每個關(guān)節(jié)的運動。此外,需要為每個用戶和任務(wù)收集大量數(shù)據(jù)以訓(xùn)練算法。這些挑戰(zhàn)使得將此類設(shè)備用作日常電子產(chǎn)品變得困難。

這項工作是第一個實用的方法,它在形式上足夠精簡,在功能上具有足夠的適應(yīng)性,基本上適用于任何用戶。即使數(shù)據(jù)有限。目前的技術(shù)需要多個傳感器組件來讀取手指的每個關(guān)節(jié),這使得它們體積龐大。新設(shè)備還采用更精簡的軟件方法,以加快學(xué)習(xí)速度。這種精度可能是虛擬現(xiàn)實應(yīng)用中的關(guān)鍵,可以傳達精細(xì)的動作以獲得更逼真的體驗。

促成創(chuàng)新是一種嵌入聚氨酯中的可噴涂電敏網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)——與制造滑板輪和保護硬木地板免受損壞的耐用且可拉伸的材料相同。該網(wǎng)格由數(shù)百萬條鍍金的銀納米線組成,這些納米線相互接觸以形成動態(tài)電通路。這種網(wǎng)狀物具有電活性、生物相容性、透氣性,除非用肥皂和水擦拭,否則不會脫落。它與佩戴它的每個人手指的皺紋和褶皺緊密貼合。然后一個輕量級的藍(lán)牙模塊可以簡單地連接到可以無線傳輸信號變化的網(wǎng)格上。

“當(dāng)手指彎曲和扭曲時,網(wǎng)格中的納米線會被擠壓在一起并拉開,從而改變網(wǎng)格的導(dǎo)電性??梢詼y量和分析這些變化,以準(zhǔn)確地告訴我們手、手指或關(guān)節(jié)是如何移動的”,研究人員表示。

研究人員選擇了一種直接在皮膚上噴涂的方法,這樣就可以在沒有基材的情況下支撐網(wǎng)狀物。這一關(guān)鍵的工程決策消除了不需要的運動偽影,并允許他們使用單條導(dǎo)電網(wǎng)格來生成手指的多關(guān)節(jié)信息。

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通過雙手打印納米網(wǎng)和相互作用物體的實時識別雙手的打字

該設(shè)備的噴涂特性使其能夠適應(yīng)任何大小或形狀的手,但也開啟了該設(shè)備可以適應(yīng)面部以捕捉微妙情緒線索的可能性。這可能會啟用新的計算機動畫方法,或?qū)е鲁霈F(xiàn)具有更逼真的面部表情和手勢的新化身虛擬會議。

然后機器學(xué)習(xí)接管。計算機監(jiān)控電導(dǎo)率的變化模式,并將這些變化映射到特定的物理任務(wù)和手勢。例如,在鍵盤上鍵入一個 X,算法就會學(xué)會根據(jù)電導(dǎo)率的變化模式來識別該任務(wù)。一旦對算法進行了適當(dāng)?shù)挠?xùn)練,就不再需要物理鍵盤了。同樣的原理可以用來識別手語,甚至可以通過追蹤物體的外表面來識別物體。

盡管現(xiàn)有技術(shù)是計算密集型的,并且需要大量的數(shù)據(jù),而這些數(shù)據(jù)必須由人類費力地標(biāo)記,如果你愿意的話,可以手工標(biāo),斯坦福團隊開發(fā)了一種計算效率更高的學(xué)習(xí)方案。

“我們帶來了人類學(xué)習(xí)的各個方面,這些方面僅通過少數(shù)被稱為‘元學(xué)習(xí)’的試驗就能迅速適應(yīng)任務(wù)。這使得該設(shè)備能夠通過一些快速試驗快速識別任意新的手部任務(wù)和用戶,”研究人員表示。

“此外,這是應(yīng)對這一復(fù)雜挑戰(zhàn)的一種非常簡單的方法,這意味著我們可以用更少的數(shù)據(jù)實現(xiàn)更快的計算處理時間,因為我們的納米網(wǎng)格捕獲了其信號中的細(xì)微細(xì)節(jié)?!痹撛O(shè)備可以精確地映射手指的細(xì)微動作,這是這項創(chuàng)新的主要特點之一。

研究人員構(gòu)建了一個原型,可以通過觸摸識別簡單的物體,甚至可以在隱形鍵盤上進行預(yù)測性雙手打字。

審核編輯:湯梓紅

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原文標(biāo)題:新型材料讓人工智能快速理解手部任務(wù)

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