मेटा मांसपेशी संकेतों को कैप्चर करने वाली चश्मों का परीक्षण कर रही है

मेटा मांसपेशियों की सिग्नलों को कैप्चर करने वाली चश्मों के साथ प्रयोग कर रही है

कंपनी मेटा अपनी बुद्धिमान चश्मों रे-बैन को एक नई क्षमता प्रदान करने के लिए अपनी अनुसंधान में आगे बढ़ रही है: उपयोगकर्ता के मांसपेशियों की विद्युत सिग्नलों का पता लगाकर उसके आंदोलनों की व्याख्या करना। यह दृष्टिकोण, जो इलेक्ट्रोमायोग्राफी (EMG) पर आधारित है, आवाज या स्पर्श की आवश्यकता के बिना अधिक सहज और निजी नियंत्रण विधि बनाने का प्रयास करता है 👓।

नियंत्रण इंटरफेस के रूप में इलेक्ट्रोमायोग्राफी

EMG प्रणाली मांसपेशियों की फाइबरों द्वारा संकुचित होने पर उत्पन्न विद्युत गतिविधि को रिकॉर्ड करके काम करती है। चश्मों की पट्टियों में एकीकृत सेंसर उपयोगकर्ता के हाथ और बांह से इन सिग्नलों को कैप्चर कर सकते हैं। विचार है कि इन पैटर्न को अनुवाद करके विशिष्ट कमांड्स में बदलना जो एप्लिकेशनों को संभालने के लिए या, अधिक उन्नत प्रोटोटाइप में, हवा या मेज पर लिखे गए टेक्स्ट को प्रतिलेखित करने के लिए उपयोग किए जा सकें। यह वॉयस असिस्टेंट्स के लिए एक मौन विकल्प है।

• त्वचा के संपर्क में सेंसरों के माध्यम से जैव-विद्युत सिग्नलों का गैर-आक्रामक पता लगाना।
• अत्यंत सूक्ष्म, लगभग अदृश्य व्यक्तिगत नियंत्रण इशारों का निर्माण संभव बनाना।
• ऑडियो की आवश्यकता न होने से सार्वजनिक स्थानों के लिए आदर्श गोपनीयता परत प्रदान करना।

इलेक्ट्रोमायोग्राफी विवेकपूर्ण बातचीत का वादा करती है, जहां उंगलियों का एक साधारण आंदोलन वॉयस कमांड या स्क्रीन पर स्पर्श को बदल सकता है।

विवेकपूर्ण टेलीप्रॉम्प्टर के रूप में संभावित उपयोग

जो व्यावहारिक अनुप्रयोग परीक्षण किया जा रहा है उनमें से एक व्यक्तिगत टेलीप्रॉम्प्टर है। चश्माएं अपनी एकीकृत स्क्रीन पर टेक्स्ट लाइनें दिखाएंगी, जबकि EMG प्रणाली द्वारा पता लगाए गए उंगलियों के हल्के आंदोलनों से स्क्रिप्ट में आगे या पीछे जाना संभव होगा। यह वक्ताओं या प्रस्तुतकर्ताओं को दर्शकों के साथ आंखों का संपर्क बनाए रखते हुए नोट्स देखने के लिए एक उपकरण प्रदान करेगा।

• प्राकृतिकता और दर्शकों से जुड़ाव की उपस्थिति बनाए रखना।
• भौतिक उपकरण को संभालने या नजर मोड़ने की आवश्यकता को समाप्त करना।
• मुख्य चुनौती अनियोजित इशारों को फिल्टर करना है ताकि प्रस्तुति स्लाइड्स के बीच अनियमित रूप से न कूदे।

मस्कुलर इंटरफेस के लिए आगे का रास्ता

हालांकि प्रौद्योगिकी आशाजनक है, इसे इरादतन सिग्नलों और दैनिक आंदोलनों के "शोर" के बीच अंतर करने की क्षमता को शुध्दीकृत करना होगा। सफलता इस बात पर निर्भर करेगी कि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम प्रत्येक विद्युत सिग्नल के पीछे उपयोगकर्ता की मंशा को सटीकता से व्याख्या कर सकें। यदि ऐसा होता है, तो हम वियरेबल्स उपकरणों के साथ हमारी बातचीत में महत्वपूर्ण परिवर्तन के साक्षी हो सकते हैं, जिससे इशारों द्वारा नियंत्रण वास्तव में अदृश्य और प्रभावी हो जाएगा 🤖।