Grafenowy czujnik zamieni gesty w dźwięk

fot. pixabay

Naukowcy z Uniwersytetu Tsinghua opracowali autonomicznie zasilany czujnik, który może monitorować i wykrywać wiele bodźców środowiskowych jednocześnie. Zademonstrowali również sposób, w jaki jest w stanie przetłumaczyć gesty języka migowego w dźwięk.

Czujnik został wykonany z tlenku grafenu i zasilany jest przez generator elektryczny MEG, który zawiera membranę spontanicznie pochłaniającą wodę z powietrza. Kiedy woda przywiera do powierzchni, powoduje to zwiększenie stężenia jonów wodorowych w górnej części membrany, co skutkuje wystąpieniem różnicy potencjałów między jego dwiema elektrodami.

- Czujnik posiada dodatnią i ujemną separację ładunków i pozostaje pod napięciem po zaabsorbowaniu wody z powietrza. To mechanizm podobny do spontanicznego generowania potencjału bioelektrycznego w ludzkiej skórze - wyjaśnił profesor Liangti Qu, autor badania - Pobudzane przez wilgotność otoczenia, temperaturę, ciśnienie i światło urządzenie wytwarza ładunki elektryczne, które indukują zmienność potencjału, wytwarzając wyraźne sygnały odpowiedzi na te bodźce.

Zespół wyjaśnił, że proces rozwoju był wspomagany przez moduł uczenia maszynowego, który pomógł połączyć wiele zewnętrznych odpowiedzi w jeden sygnał, którego urządzenie może następnie uczyć się, przechowywać i interpretować. Podczas badań Qu i jego współpracownicy przymocowali czujnik do nadgarstka ochotnika i przystąpili do uczenia algorytmu odczytu i tłumaczenia ruchów palców oraz dłoni poprzez kojarzenie ich z różnymi słowami i wyrażeniami.

Ruchy palców i gesty rąk tworzą unikalne sekwencje bodźców nacisku, które można wytransferować do stacji roboczej przez Bluetooth. Model uczenia maszynowego jest w stanie wyodrębnić cechy z sekwencji sygnału odpowiedzi na generowany potencjał i przewidzieć zmianę każdego bodźca w dziedzinie czasu. Dzięki dekodowaniu i analizie odebranego sygnału za pomocą wytrenowanego modelu uczenia maszynowego możliwa jest klasyfikacja gestów na podstawie sekwencji nacisków. Gesty i odpowiedni dźwięk są następnie wyświetlane bądź emitowane na smartfonie w opracowanej przez naukowców aplikacji.

Naukowcy przewidują szereg zastosowań dla nowej technologii, w tym integrację z Internetem Rzeczy, monitorowanie zdrowia, budowę systemu interakcji człowiek-komputer i wiele innych. Jednak zanim możliwa będzie jej szeroka aplikacja, należy pokonać kilka wyzwań.

- Zakłócenia środowiskowe w złożonych scenariuszach powodują zakłócenia w sygnale odpowiedzi, które można zniwelować poprzez optymalizację przetwarzania sygnału elektrycznego lub poprawę wydajności urządzenia - powiedział Qu - Potrzebujemy również więcej danych szkoleniowych. Rozkład danych eksperymentalnych zebranych podczas testów i tych rzeczywistych zawsze będzie odmienny. Musimy zapewnić więc ich spójność - podsumował z nadzieją.

(rr)