Инженеры компании Meta разработали инновационный браслет, способный считывать сигналы от движений кисти и преобразовывать их в команды для управления цифровыми устройствами. Система позволяет перемещать курсор, взаимодействовать с интерфейсом, а также распознавать рукописный текст, написанный в воздухе. Это открытие может значительно упростить использование технологий для людей с ограниченными возможностями и создать принципиально новые способы взаимодействия с техникой.
Браслет на основе электромиографии
Устройство под названием sEMG-RD (surface electromyography research device, “устройство для исследования поверхностной электромиографии”) использует датчики, фиксирующие электрические сигналы, передаваемые от мозга к мышцам руки. Эти сигналы, которые обычно приводят к сокращению мышц и движению пальцев, интерпретируются системой как осознанные команды. Полученные данные переводятся в цифровую форму и могут использоваться для управления компьютером или другим подключённым устройством.
Работы над технологией начались в 2021 году в подразделении Reality Labs, входящем в Meta. Руководил проектом Томас Рирдон (Thomas Reardon), директор направления нейромоторных интерфейсов. Изначально разрабатывался прототип, позволяющий распознавать простые жесты, например щелчок мыши, для использования в дополненной реальности. Но возможности системы быстро расширились.
Преимущества перед аналогами
Подобные устройства разрабатывались и ранее — например, прототип 2023 года с барометрическими датчиками для распознавания 10 жестов или браслет Mudra Band, управляемый при помощи поверхностной проводимости нервных сигналов. Однако технология от Meta ушла значительно дальше.
sEMG-RD позволяет:
- перемещать курсор;
- выбирать элементы интерфейса при помощи щипков, свайпов и касаний большим пальцем;
- вводить текст путём имитации почерка в воздухе со скоростью 20,9 слов в минуту, что близко к средней скорости набора текста на телефоне (36 слов в минуту).
Одно из главных отличий нового устройства — отсутствие необходимости индивидуальной калибровки. Исследователи собрали данные от тысяч участников и обучили нейросеть распознавать сигналы вне зависимости от физиологических различий пользователей. Это означает, что устройство можно использовать сразу после подключения — так же, как мышь или тачпад.
Разработчики считают, что система в будущем сможет распознавать не только направление, но и силу предполагаемого движения, что расширит её применение — от управления камерами и джойстиками до совершенно новых способов взаимодействия с устройствами. Возможности для дальнейшего развития почти безграничны: от адаптации под людей с особыми потребностями до создания новых форм цифровой коммуникации.
Описание разработки опубликовано в журнале Nature.
