สายรัดข้อมือควบคุมด้วยคอมพิวเตอร์มหัศจรรย์จาก Meta

อุปกรณ์นี้อาจปฏิวัติวิธีที่ผู้คนมีปฏิสัมพันธ์กับเทคโนโลยีส่วนบุคคล และอาจมอบการเข้าถึงรูปแบบใหม่ให้กับผู้ที่มีข้อจำกัดด้านการเคลื่อนไหวหรือกล้ามเนื้ออ่อนแรง “อุปกรณ์นี้สามารถแปลงสัญญาณไฟฟ้าที่เกิดจากการเคลื่อนไหวของกล้ามเนื้อข้อมือให้เป็นคำสั่งคอมพิวเตอร์โดยไม่จำเป็นต้องปรับเทียบส่วนบุคคลหรือทำหัตถการใดๆ” นักวิจัยกล่าวในข่าวประชาสัมพันธ์

อุปกรณ์นี้มีชื่อว่า sEMG-RD (อุปกรณ์วิจัยคลื่นไฟฟ้ากล้ามเนื้อผิว) ใช้เซ็นเซอร์เพื่อวิเคราะห์สัญญาณประสาทมอเตอร์ไฟฟ้าที่เดินทางจากข้อมือไปยังมือ สัญญาณเหล่านี้ซึ่งแสดงถึงการกระทำที่ตั้งใจไว้ จะถูกแปลงเป็นคำสั่งดิจิทัลสำหรับอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อ ต้นแบบนี้มีลักษณะเหมือนนาฬิกาข้อมือทรงสี่เหลี่ยมผืนผ้าขนาดยักษ์ แต่ไม่ได้บอกเวลา มันช่วยให้คุณควบคุมคอมพิวเตอร์จากอีกฟากหนึ่งของห้องได้เพียงแค่ขยับมือ

เพียงแค่บิดข้อมือเบาๆ คุณก็สามารถเลื่อนเคอร์เซอร์บนหน้าจอแล็ปท็อปได้ หากคุณแตะนิ้วโป้งกับนิ้วชี้ คุณจะสามารถเปิดแอปพลิเคชันบนเดสก์ท็อปได้ และหากคุณเขียนชื่อของคุณขึ้นไปในอากาศ เหมือนกับกำลังถือดินสอ ตัวอักษรก็จะปรากฏขึ้นบนสมาร์ทโฟนของคุณ

เทคโนโลยีทดลองนี้ได้รับการออกแบบโดยนักวิจัยจาก Meta บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่เจ้าของ Facebook, Instagram และ WhatsApp โดยจะอ่านสัญญาณไฟฟ้าที่ส่งผ่านกล้ามเนื้อของคุณเมื่อคุณขยับนิ้ว สัญญาณเหล่านี้ซึ่งสร้างขึ้นจากคำสั่งที่ส่งมาจากสมองของคุณ สามารถเปิดเผยสิ่งที่คุณกำลังจะทำก่อนที่คุณจะลงมือทำเสียอีก บริษัทได้ให้รายละเอียดไว้ในรายงานการวิจัยที่ตีพิมพ์ในวารสาร Nature เมื่อวันพุธที่ผ่านมา

ต่างจากระบบ EMG แบบดั้งเดิมบางระบบที่ต้องเตรียมผิวหรือใช้เจลนำไฟฟ้า อุปกรณ์สวมใส่นี้ใช้อิเล็กโทรดแบบแห้ง อิเล็กโทรดเหล่านี้จะทำงานทันทีเมื่อสัมผัส ทำให้สามารถใช้งานได้ทันทีโดยไม่ต้องตั้งค่าเพิ่มเติม วัสดุชุบทองได้รับการออกแบบให้สัมผัสได้อย่างต่อเนื่อง

แบตเตอรี่ โปรเซสเซอร์ และการเชื่อมต่อบลูทูธของอุปกรณ์ถูกเก็บไว้ในช่องคอมพิวเตอร์ดิจิทัลแยกต่างหาก การแยกส่วนประกอบเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้พื้นที่เซ็นเซอร์มีน้ำหนักเบา ในขณะที่ส่วนประกอบประมวลผลที่หนักกว่าจะถูกวางไว้บนข้อมือเพื่อความสะดวกสบายของผู้ใช้

เทคโนโลยี sEMG-RD รองรับการโต้ตอบที่หลากหลายนอกเหนือจากการควบคุมเคอร์เซอร์ขั้นพื้นฐาน ผู้ใช้สามารถใช้งานอินเทอร์เฟซและเลือกรายการต่างๆ ได้ด้วยการบีบนิ้ว ปัดนิ้ว และแตะ ระบบยังรองรับการป้อนข้อความโดยใช้ลายมือจำลอง ซึ่งทำให้มีความเร็วในการป้อนประมาณ 20.9 คำต่อนาที

นักวิจัยใช้ข้อมูลการฝึกอบรมจากผู้เข้าร่วมจำนวนมากเพื่อพัฒนาแบบจำลองการถอดรหัสทั่วไปผ่านการเรียนรู้เชิงลึก วิธีการนี้มุ่งเป้าไปที่การตีความอินพุตของผู้ใช้อย่างแม่นยำในวงกว้าง ช่วยลดความจำเป็นในการปรับแต่งหรือสอบเทียบเฉพาะบุคคล และอำนวยความสะดวกในการใช้งานอย่างแพร่หลาย อุปกรณ์นี้รองรับทั้งผู้ใช้ที่ถนัดซ้ายและถนัดขวา