Meta開發用以手勢控制的智慧腕帶裝置

Meta旗下Reality Labs揭露正在開發的一款實驗性腕帶裝置，能讓用戶以手勢控制電腦、遊戲機或是智慧眼鏡。

Reality Labs也在最新一期《Nature》期刊公佈這項研究。最新研究是一項非侵入式神經制動介面，能從表面肌電（surface electromyography，sEMG）訊號解讀並轉換成電腦控制指令，它包含了一款包含感測器的腕帶裝置，名為sEMG-RD，及一個訊號解讀模型的軟體基礎架構。

sEMG-RD的腕帶感測器能蒐集大腦控制手部肌肉動作的神經訊號，並傳送給AI模型。研究團隊開發的進階機器學習模型sEMG，能將這些大腦發送的神經訊號轉換成系統操作指令。運用新實驗的肌電控制系統，Meta的實驗中，成功讓用戶以sEMG-RD控制Meta的AR眼鏡Orion，Meta希望未來能讓裝置使用者不需鍵盤、滑鼠甚至使用手機就能打字、控制選單或和數位內容互動。

圖片來源／Meta

sEMG模型以數千名明確同意的參與者的資料訓練而成，可判讀多種操作意圖，包括點、捏、掃等，用戶也可以在硬質表面如桌上、甚至大腿比畫寫字，Meta的手寫辨識技術也能將之轉成文字。此外，研究團隊表示，雖然基礎模型已經具備泛化（generalized）能力，能準確適用於不同人，但是也允許客製化；只要少量個人化資料就能提升個別使用者的辨識準確度，例如提升16%的手寫辨識。這意謂著，使用者配戴sEMG衍生的裝置愈久，表現就會愈好。

Meta表示，sEMG是完全非侵入式方法，將神經肌肉訊號轉換成電腦互動，開啟全新的腦機介面（brain-computer-interface）可能性。現有的高頻介面（像是馬斯克的NeuraLink或BrainGate），需要動手術，而且以腦電腦蒐集腦電圖（electroencephalogram, EEG）雖然適用性較廣，但這類方法設定較麻煩，且訊噪比太低（訊號品質低）也限制了可用性。肌電圖已廣泛用於義肢操控，但需要在使用者身上配戴笨重的訊號放大器及電池。

相較之下，sEMG具備腦機介面的高品質訊號，輕巧的腕帶裝置也提升適用普及性。研究人員相信，新的腕帶裝置不但可為身體障礙的用戶提供非侵入式的電腦互動工具，也可探索新的人機互動方式，應用於一般商業及消費娛樂用途上。