تتقلص تقنية التعرف على الإيماءات إلى الحجم الصغير

تتقلص تقنية التعرف على الإيماءات إلى الحجم الصغير

تقنية التعرف على الإيماءات

يمكن تضمين التعرف على الإيماءات الجديد الموفر للموارد في الملابس الذكية. يمكن استخدام التكنولوجيا المطورة بالتعاون بين جامعة آلتو وشركة HitSeed في التصنيع والرعاية الصحية.

يتزايد استخدام تطبيقات الواقع المعزز (AR) والإلكترونيات القابلة للارتداء باستمرار في الصناعة. على سبيل المثال، يمكن للنظارات الذكية أن تعرض تعليمات للموظف في الوقت الفعلي حول كيفية تجميع جهاز أو المساعدة في العثور على الأجزاء التي تحتاج إلى خدمة. يمكن للمنسوجات الذكية القائمة على تقنية الاستشعار، مثل القفازات الذكية، تحويل الحركات الجسدية إلى مكافئات افتراضية وتوجيه الموظف حرفيًا باليد.

يجب أن يكون القفاز الذكي قادرًا على اكتشاف حركات اليد والأصابع وقوة القبضة بدقة. يتم ذلك غالبًا باستخدام الشبكات العصبية العميقة، وطرق التعلم الآلي التي تحاكي وظيفة الدماغ البشري وتتطلب تقليديًا الكثير من القوة الحسابية. تعاون الباحثون في جامعة آلتو مع HitSeed، وهي شركة متخصصة في تكنولوجيا الاستشعار الذكية، لتطوير التعرف على الإيماءات الذي يمكن استخدامه حتى في وحدات التحكم الدقيقة بحجم الإصبع.

“عادةً ، يلزم إرسال بيانات المستشعر التي تم جمعها بواسطة القفازات عبر شبكة إلى جهاز كمبيوتر يقوم بمعالجتها ويرسل المعلومات مرة أخرى. وخوارزميات التعرف على الإيماءات القائمة على التعلم العميق التي طورناها خفيفة الوزن بحيث يمكنها فعل الشيء نفسه محليًا في نظام مضمن مثل القفازات الذكية “، كما يقول يو شياو، الباحث في جامعة آلتو ورئيس مجموعة بحثية متخصصة في تطوير الأنظمة القابلة للارتداء.

هذا يعني أنه يمكن استخدام الأجهزة في أي مكان، دون الحاجة إلى اتصال بالإنترنت أو كمبيوتر خارجي. يمكن نقل المعلومات بين القفازات الذكية ونظارات الواقع المعزز باستخدام شبكة Bluetooth منخفضة الطاقة.

استخدام هذه التقنية في مجموعة متنوعة من الأنظمة

يمكن استخدام هذه التقنية في مجموعة متنوعة من الأنظمة المضمنة لبيانات أجهزة الاستشعار في المستقبل.

“يمكننا تطبيق التكنولوجيا المطورة للعديد من أنواع القياس مثل الاحتفاظ بحسابات منفصلة للإيماءات المتعددة، لقياس تحسينات الحركة في العلاج الطبيعي أو لاكتشاف حالة الأجهزة المتعددة التي تعمل على أساس الاهتزاز أو طيف الصوت” ، كما يقول رئيس قسم تكنولوجيا المعلومات HitSeed Pertti Kasanen.

يقول Xiao: “تتمتع أجهزة الاستشعار الذكية والواقع المعزز وتطبيقات الواقع الافتراضي بفرص لا حصر لها في الصناعة والرعاية الصحية والتعليم”.

استخدم الباحثون جهاز الاستشعار الحاسوبي بحجم الإصبع من HitSeed، والذي يدعم مكتبة برامج Tensor Flow Lite من Google. لتشغيل الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) على القفازات الذكية. CNN هي نوع متخصص من الشبكات العصبية التي تستخدم غالبًا لتصنيف الصور. تتكون شبكة CNN من عصبونات لها أوزان وتحيزات يمكن تعلمها. كخطوة تالية، سيتم توسيع النظام لدعم التنفيذ المحلي للذاكرة طويلة المدى (LSTM). والتي تُستخدم بشكل شائع لمعالجة تسلسلات كاملة من البيانات مثل الكلام والفيديو.

تلقى المشروع البحثي 100000 يورو من التمويل الأولي من مشروع ATTRACT التابع للاتحاد الأوروبي. والذي يدعم التعاون بين معاهد البحث والشركات لتطوير التقنيات التي تغير المجتمع. بعد ذلك، سيبحث الباحثون عن شركاء للبحث الذي يهدف إلى تسويق التكنولوجيا.

يمكن قراءة المزيد من الابتكارات والاختراعات المختلفة من خلال الضغط هنا

للاطلاع على المزيد من المواضيع وأبرز المقالات عبر موقع سجلات الأردن اضغط هنا