Da thông minh sử dụng AI tăng giao tiếp

Trong một bài báo xuất bản trên tạp chí Nature Electronics, nhóm nhà nghiên cứu mô tả một loại vật liệu tương thích sinh học co giãn mới được xịt lên mu bàn tay, giống như bình xịt chống nắng. Được tích hợp trong lưới là mạng điện nhỏ cảm nhận được khi da căng ra và uốn cong, đồng thời sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI), nhóm nhà nghiên cứu diễn giải vô số nhiệm vụ hàng ngày từ chuyển động và cử chỉ của bàn tay.

Nhóm nhà nghiên cứu cho biết nó có thể có nhiều ứng dụng và ý nghĩa trong một số lĩnh vực rộng lớn như chơi game, thể thao, y tế từ xa và robot. Cho đến nay, một số phương pháp đầy hứa hẹn - chẳng hạn như đo hoạt động điện cơ bằng dây đeo cổ tay hoặc găng tay đeo được - đã được tích cực khám phá nhằm thực hiện mọi thao tác và cử chỉ tay khác nhau.

Tuy nhiên, những thiết bị này cồng kềnh vì cần có nhiều bộ phận cảm biến để xác định chuyển động ở từng khớp. Hơn nữa, một lượng lớn dữ liệu cần được thu thập cho mỗi người dùng và tác vụ để huấn luyện thuật toán. Những thách thức này gây khó khăn cho việc áp dụng một số thiết bị như thiết bị điện tử sử dụng hàng ngày.

Công việc này là cách tiếp cận thực tế đầu tiên vừa đủ tinh gọn về hình thức vừa đủ linh hoạt về chức năng để hoạt động về cơ bản cho bất kỳ người dùng nào - ngay cả với dữ liệu hạn chế. Các công nghệ hiện tại yêu cầu nhiều thành phần cảm biến để đọc từng khớp của ngón tay, khiến chúng trở nên cồng kềnh.

Thiết bị mới cũng có cách tiếp cận phần mềm tinh gọn hơn nhằm cho phép học nhanh hơn. Độ chính xác như vậy có thể là chìa khóa trong mọi ứng dụng thực tế ảo nhằm truyền tải những chuyển động chi tiết tinh xảo nhằm mang lại trải nghiệm chân thực hơn. Sự đổi mới cho phép là một mạng lưới nhạy cảm với điện có thể phun được nhúng trong polyurethane - cùng loại vật liệu bền nhưng vẫn có thể co giãn được sử dụng để chế tạo bánh xe trượt ván và bảo vệ sàn gỗ cứng khỏi bị hư hại.

Lưới bao gồm hàng triệu dây nano bạc phủ vàng tiếp xúc với nhau để tạo thành những đường dẫn điện động. Lưới này hoạt động bằng điện, tương thích sinh học, thoáng khí và sẽ bám lại trừ khi được cọ xát trong xà phòng và nước. Nó phù hợp mật thiết với các nếp nhăn và nếp gấp của từng ngón tay người đeo. Sau đó, một mô-đun Bluetooth trọng lượng nhẹ được gắn vào lưới một cách đơn giản để có thể truyền không dây các thay đổi tín hiệu.

Zhenan Bao, giáo sư và là tác giả chính của nghiên cứu giải thích: “Khi các ngón tay uốn cong và xoắn lại, mạng dây nano trong lưới sẽ ép lại với nhau và kéo dài ra, làm thay đổi độ dẫn điện của lưới. Những thay đổi này được đo và phân tích để cho chúng tôi biết chính xác bàn tay, ngón tay hoặc khớp đang di chuyển như thế nào”.

Nhóm nhà nghiên cứu chọn phương pháp xịt trực tiếp lên da để lưới được hỗ trợ mà không cần chất nền. Quyết định kỹ thuật quan trọng này đã loại bỏ mọi tạo tác chuyển động không mong muốn và cho phép họ sử dụng một dấu vết duy nhất của lưới dẫn điện để tạo ra thông tin đa khớp của các ngón tay. Bản chất dạng xịt của thiết bị cho phép thiết bị phù hợp với bất kỳ kích thước hoặc hình dạng bàn tay nào, nhưng mở ra khả năng thiết bị có thể được điều chỉnh phù hợp với khuôn mặt để ghi lại những dấu hiệu cảm xúc tinh tế.

Điều đó cho phép cách tiếp cận mới đối với hoạt hình máy tính hoặc dẫn đến những cuộc họp ảo do hình đại diện mới dẫn dắt với nét mặt và cử chỉ tay chân thực hơn. Máy học sau đó tiếp quản. Máy tính giám sát các mô hình thay đổi về độ dẫn điện và ánh xạ những thay đổi đó tới một số tác vụ và cử chỉ vật lý cụ thể. Chẳng hạn, gõ X trên bàn phím và thuật toán học cách nhận ra tác vụ đó từ các mẫu thay đổi trong độ dẫn điện.

Sau khi thuật toán được đào tạo phù hợp, bàn phím vật lý không còn cần thiết nữa. Các nguyên tắc tương tự có thể được sử dụng để nhận dạng ngôn ngữ ký hiệu hoặc thậm chí để nhận dạng đồ vật bằng cách lần theo bề mặt bên ngoài của chúng. Và, trong khi những công nghệ hiện tại chuyên sâu về tính toán và yêu cầu lượng dữ liệu khổng lồ phải được con người dán nhãn cẩn thận - bằng tay, nếu bạn muốn - nhóm Stanford phát triển một kế hoạch học tập hiệu quả hơn nhiều về mặt tính toán.

Kyun Kyu “Richard” Kim, một học giả sau tiến sĩ trong phòng thí nghiệm của Bao, tác giả đầu tiên của nghiên cứu, bình luận: “Chúng tôi mang đến những khía cạnh học tập của con người có khả năng thích ứng nhanh chóng với mọi nhiệm vụ chỉ với một số ít thử nghiệm được gọi là siêu học tập. Hơn nữa, đó là một cách tiếp cận đơn giản đến ngạc nhiên đối với thách thức phức tạp này, nghĩa là chúng ta có thể đạt được thời gian xử lý tính toán nhanh hơn với ít dữ liệu hơn vì lưới nano của chúng ta nắm bắt các chi tiết tinh tế trong tín hiệu của nó. Độ chính xác mà thiết bị có thể lập bản đồ mọi chuyển động tinh tế của ngón tay là một trong những tính năng hàng đầu của cải tiến này”.

Nhóm nhà nghiên cứu xây dựng một nguyên mẫu nhận dạng các vật thể đơn giản bằng cách chạm và thậm chí có thể gõ dự đoán bằng hai tay trên bàn phím vô hình. Thuật toán có thể gõ “Không di sản nào phong phú bằng sự trung thực” từ William Shakespeare và “Tôi là chủ nhân của số phận mình, tôi là thuyền trưởng của tâm hồn tôi” từ bài thơ “Invictus” của William Ernest Henley.