طوّر باحثون في ميتا سوارًا ثوريًا, هذا السوار يترجم إيماءات اليد إلى أوامر تفاعلية مع الحاسوب, يشمل ذلك تحريك المؤشر بسلاسة, وحتى تحويل خط اليد في الهواء إلى نص رقمي, قد يسهّل هذا السوار الوصول إلى الأجهزة الشخصية للأفراد ذوي الحركة المحدودة أو ضعف العضلات, بل ويتيح طرقًا مبتكرة للتحكم في أجهزتهم بسهولة, مما يفتح آفاقًا جديدة للتفاعل التكنولوجي.
### تقنية sEMG-RD: مستقبل التحكم بالإيماءات
في ورقة بحثية نشرت في مجلة Nature, وصف فريق Reality Labs جهاز sEMG-RD, هذا الجهاز يعتمد على أجهزة استشعار متطورة لترجمة إشارات الأعصاب الحركية الكهربائية, هذه الإشارات تنتقل عبر المعصم إلى اليد وتحويلها إلى أوامر رقمية, يمكن استخدام هذه الأوامر للتحكم في الأجهزة المتصلة, هذه الإشارات هي في الأساس أوامر يرسلها الدماغ إلى اليد لتنفيذ إجراءات محددة, لذا يمكن اعتبارها تعليمات مقصودة, وفقًا لـ newatlas.
### رحلة تطوير الجهاز في ميتا
بدأت ميتا العمل على هذا الجهاز منذ سنوات, وفي عام 2021, شكلت الشركة فريقًا بقيادة توماس ريردون, الذي انضم إلى Reality Labs في عام 2019 كمدير لواجهات الحركة العصبية, كان الهدف تصميم نموذج أولي لجهاز تحكم بالإيماءات قائم على تخطيط كهربية العضل, في ذلك الوقت, كانت ميتا حريصة على تطوير هذه التقنية لتعزيز التفاعلات في تجارب الواقع المعزز, كان هدفهم الأولي تمكين تفاعلات بسيطة مثل تكرار نقرة ماوس واحدة, وقاد ريردون العمل الموثق في هذه الورقة البحثية.
### محاولات سابقة في مجال التحكم بالإيماءات
كانت هناك عدة محاولات أخرى لبناء أنظمة مماثلة, منها نظام من عام 2023 استخدم مستشعرات الضغط الجوي للتعرف على 10 إيماءات يدوية مختلفة, وهناك أيضًا نظام Mudra Band الذي يدّعي استخدام موصلية العصب السطحي للتحكم في ساعة Apple Watch بإيماءات بسيطة.
السوار الذكى
### قدرات تقنية تتجاوز التوقعات
تتجاوز هذه التقنية حدودًا كبيرة, فهي لا تقتصر على التحكم في مؤشر الشاشة في وضع أحادي الاتجاه (مثل مؤشر الليزر), بل يمكنك أيضًا التنقل عبر الواجهة وتحديد العناصر باستخدام قرصات الأصابع, حركات الإبهام, والنقرات, يمكنك حتى إدخال نص بمحاكاة الكتابة اليدوية بسرعة جيدة تبلغ 20.9 كلمة في الدقيقة, وهذه الميزة الأخيرة رائعة, خاصة وأن متوسط سرعة الكتابة على لوحة مفاتيح الهاتف يبلغ حوالي 36 كلمة في الدقيقة.
### سهولة الاستخدام والتخصيص
الأهم من ذلك, لا يحتاج هذا النظام إلى معايرة لكل فرد قبل استخدامه, مع أنه يمكن ضبطه بدقة لمزيد من التخصيص, طوّر الفريق طريقة لجمع بيانات التدريب من المشاركين في الدراسة على نطاق واسع, وشغّلوها عبر شبكة عصبية لتحويل الإشارات الخام إلى أوامر بدقة, بغض النظر عن هوية مستخدم الجهاز القابل للارتداء.
### التعلم العميق ودقة الأداء
استخدم الباحثون بيانات تدريب من آلاف المشاركين, ثم نقلوها عبر نظام التعلم العميق الخاص بهم لإنشاء نماذج فك تشفير عامة, هذه النماذج تفسر بدقة مدخلات المستخدم من مختلف الأشخاص, هذا يلغي الحاجة إلى ضبط السوار للأفراد, ويعني أنه يمكن نشره على نطاق واسع, ويمكن للأشخاص البدء في استخدام واجهة الجهاز القابل للارتداء بأسرع ما يمكن, تمامًا كما يمكن للأشخاص غير المعاقين استخدام فأرة الكمبيوتر دون معايرة طريقة تحريك أيديهم أولًا.
### آفاق مستقبلية وتطبيقات محتملة
يعتقد الفريق أنه يمكن تطوير هذه التقنية بشكل أكبر للكشف المباشر عن القوة المقصودة للإيماءة, واستخدامها في أدوات تحكم أكثر دقة للكاميرات وأذرع التحكم, كما يمكنها تقليل الجهد البدني البسيط المطلوب لتشغيل الهواتف والأجهزة الرقمية الأخرى, ولعلّ الأكثر إثارة هو إمكانية استكشاف تفاعلات جديدة لم يُحدد لها أسماء بعد.