Meta sperimenta con occhiali che captano segnali muscolari
L'azienda Meta avanza nella sua ricerca per dotare i suoi occhiali intelligenti Ray-Ban di una nuova capacità: interpretare i movimenti dell'utente rilevando i segnali elettrici dei suoi muscoli. Questo approccio, basato sulla elettromiografia (EMG), mira a creare un metodo di controllo più intuitivo e privato che non richieda voce o tocco 👓.
L'elettromiografia come interfaccia di controllo
Il sistema EMG funziona registrando l'attività elettrica generata dalle fibre muscolari quando si contraggono. Sensori integrati nelle stanghette degli occhiali potrebbero captare questi segnali dalla mano e dal braccio dell'utente. L'idea è tradurre quei pattern in comandi specifici per gestire applicazioni o, in un prototipo più avanzato, per trascrivere testo che una persona scrive in aria o su un tavolo. Questo rappresenta un'alternativa silenziosa agli assistenti vocali.
Caratteristiche chiave della tecnologia EMG nei wearable:- Rileva segnali bioelettrici in modo non invasivo mediante sensori a contatto con la pelle.
- Permette di creare gesti di controllo personalizzati e molto sottili, quasi impercettibili.
- Offre un livello di privacy non richiedendo audio, ideale per ambienti pubblici.
L'elettromiografia promette un'interazione discreta, dove un semplice movimento delle dita può sostituire un comando vocale o un tocco sullo schermo.
Potenziale uso come teleprompter discreto
Una delle applicazioni pratiche che si sta testando è quella di un teleprompter personale. Gli occhiali mostrerebbero righe di testo sul loro schermo integrato, mentre i lievi movimenti delle dita, rilevati dal sistema EMG, permetterebbero di avanzare o retrocedere nello script. Questo darebbe a oratori o presentatori uno strumento per consultare note senza interrompere il contatto visivo con il pubblico.
Vantaggi e sfide del teleprompter muscolare:- Mantiene l'aspetto di naturalezza e connessione con il pubblico.
- Elimina la necessità di manipolare un dispositivo fisico o deviare lo sguardo.
- La principale sfida è filtrare i gesti involontari per evitare che la presentazione salti in modo erratico tra le diapositive.
La strada davanti per l'interfaccia muscolare
Sebbene la tecnologia sia promettente, deve perfezionare la sua capacità di distinguere tra segnali intenzionali e il "rumore" dei movimenti quotidiani. Il successo dipenderà dalla capacità degli algoritmi di apprendimento automatico di interpretare con precisione l'intenzione dell'utente dietro ogni segnale elettrico. Se ci riesce, potremmo essere di fronte a un cambiamento significativo in come interagiamo con i dispositivi wearable, rendendo il controllo tramite gesti veramente invisibile ed efficace 🤖.