智能手環實現人機交互

當前智能穿戴設備涉及娛樂、監護、健康、通信等功能，在健康監測、康復護理等多個領域展現良好的市場前景。美國一間科技公司的研究團隊日前推出一款全新神經運動手環，能讓用戶通過手寫動作這類手勢與電腦進行交互。這種裝置將手腕處肌肉運動產生的電信號，轉換成電腦指令，同時無需個性化校準或侵入性手術。該成果標誌着高性能生物信號解碼器研製向前邁進一步，其能讓人類與電腦的交互更絲滑，並擴大可及性規模。

人類與電腦和手機等裝置的傳統對話模式是，使用鍵盤、滑鼠和觸屏這類輸入裝置進行直接接觸。這類交互具有局限性，尤其是在“移動場景”下。研究團隊表示，利用數千名受試者的訓練數據開發了一個高靈敏度手環，能探測手腕處肌肉的電信號並將其轉換成電腦信號。團隊隨後利用深度學習創建了泛型解碼模型，其無需個體校準就能準確翻譯不同的用戶輸入。研究人員指出，該解碼模型的性能表現出“尺度定律”，即性能隨模型架構擴大和數據增加而優化。如果根據特定個體數據進行個性化優化，性能還可以進一步提升。“尺度定律”和個性化的成果，也為未來可廣泛應用的生物信號解碼器指明了方向。

研究團隊表示，新型裝置利用藍牙接收器與電腦進行通信，能識別即時手勢，實現對一系列電腦交互的省力操控。這些操控可用於完成虛擬導航和選擇任務，以及每分鐘二十點九個單詞的手寫文本輸入（手機鍵盤打字速度平均為每分鐘卅六個單詞）。該神經運動手環為身體機能各異的人士提供了一種可穿戴的電腦通信方式。神經運動介面很適合進一步研究，以探索該技術的可及性應用，如改善行動力下降、肌無力、手指截肢、癱瘓等人群與電腦的交互。

研究團隊指出，智能健康管理手環是現代生活中不可或缺的智能裝置，具備多項實用功能，如來電提醒、心率監測和血壓監測。這款全新神經運動手環是人機交互領域一項具突破意義的成果。我們可能很熟悉體感遊戲的操作，但神經運動手環的精度和信號源都與之有很大差異，且不依賴攝像頭或慣性感測器。它的應用不僅限於提升日常設備操控的便捷性，如虛擬導航和手寫輸入，更重要的是能為行動不便人群提供全新的可穿戴通信方式，拓寬了人機交互的可及性邊界。

新 丁