Meta が筋肉信号を捉えるメガネの実験を行っています
企業 Meta は、インテリジェントグラス Ray-Ban に新しい機能を与える研究を進めています。それは、ユーザーの筋肉からの電気信号を検知して動きを解釈するものです。このアプローチは 筋電図 (EMG) に基づいており、声やタッチを必要としない、より直感的でプライベートな制御方法を作成することを目指しています 👓。
筋電図を制御インターフェースとして
EMG システムは、筋繊維が収縮する際に生成される電気活動を記録することで機能します。メガネのつるに統合されたセンサーが、ユーザーの手と腕からのこれらの信号を捉える可能性があります。アイデアは、これらのパターンをアプリケーションを操作するための特定のコマンドに翻訳すること、またはより高度なプロトタイプでは、人が空中やテーブル上で書くテキストを書き起こすことです。これは音声アシスタントの静かな代替手段です。
ウェアラブルにおける EMG 技術の主な特徴：- 皮膚に接触するセンサーで非侵襲的に生体電気信号を検知します。
- 非常に微妙でほとんど気づかれないカスタマイズされた制御ジェスチャを作成できます。
- オーディオを必要としないため、公衆の場に理想的なプライバシー層を提供します。
筋電図は、指の単純な動きが音声コマンドや画面タッチを置き換える、控えめなインタラクションを約束します。
控えめなテレプロンプターとしての潜在的な用途
テストされている実用的アプリケーションの一つは パーソナルテレプロンプター です。メガネは統合ディスプレイにテキスト行を表示し、EMG システムで検知された指のわずかな動きでスクリプトを進めたり戻したりできます。これにより、スピーカーやプレゼンターは聴衆との視線接触を崩さずにメモを確認するツールを得られます。
筋肉テレプロンプターの利点と課題：- 自然さと聴衆とのつながりの外見を維持します。
- 物理デバイスを操作したり視線を逸らしたりする必要を排除します。
- 主な課題は、意図しないジェスチャーをフィルタリングしてプレゼンテーションがスライド間で erratic にジャンプしないようにすることです。
筋肉インターフェースのこれからの道のり
技術は有望ですが、意図的な信号と日常の動きの「ノイズ」を区別する能力を洗練する必要があります。成功は 機械学習 アルゴリズムが各電気信号の背後にあるユーザーの意図を正確に解釈できるかにかかっています。成功すれば、ウェアラブル デバイスとのインタラクションに大きな変化をもたらし、ジェスチャー制御を真正に不可視で効果的なものにするでしょう 🤖。