Законы масштабирования ИИ+нейро=браслет от Meta, управляющий смартфоном, компьютером жестами
Это универсальный нейроинтерфейс. Вместо создания отдельных систем для разных пользователей они применили принципы современного машинного обучения к биологическим сигналам. Ранее, Meta* анонсировала выход к концу года AR-очков с этой функцией.
Команда создала полный цикл от железа до готовой системы с открытыми данными и кодом.
Команда разработала беспроводной браслет с 48 электродами, который записывает сигналы мышц запястья (sEMG). Главное отличие — в подходе к обучению моделей:
1. Собрали данные с 6,627 участников (вместо обычных десятков)
2. Применили архитектуры из области NLP: LSTM для жестов, Transformer для рукописного ввода
3. Показали, что качество растет по степенному закону при увеличении данных.
Анализ внутренних представлений показал, что нейросеть выучивает физиологически обоснованные паттерны — сверточные фильтры напоминают потенциалы двигательных единиц мышц.
Пока система уступает традиционным интерфейсам по скорости. Трекпад MacBook обеспечивает время захвата цели 0.68с против 1.51с у нейроинтерфейса. Однако в сценариях, где руки заняты или требуется скрытый ввод, такая производительность может быть достаточной.
*запрещенная компания в России.
Это универсальный нейроинтерфейс. Вместо создания отдельных систем для разных пользователей они применили принципы современного машинного обучения к биологическим сигналам. Ранее, Meta* анонсировала выход к концу года AR-очков с этой функцией.
Команда создала полный цикл от железа до готовой системы с открытыми данными и кодом.
Команда разработала беспроводной браслет с 48 электродами, который записывает сигналы мышц запястья (sEMG). Главное отличие — в подходе к обучению моделей:
1. Собрали данные с 6,627 участников (вместо обычных десятков)
2. Применили архитектуры из области NLP: LSTM для жестов, Transformer для рукописного ввода
3. Показали, что качество растет по степенному закону при увеличении данных.
Анализ внутренних представлений показал, что нейросеть выучивает физиологически обоснованные паттерны — сверточные фильтры напоминают потенциалы двигательных единиц мышц.
Пока система уступает традиционным интерфейсам по скорости. Трекпад MacBook обеспечивает время захвата цели 0.68с против 1.51с у нейроинтерфейса. Однако в сценариях, где руки заняты или требуется скрытый ввод, такая производительность может быть достаточной.
*запрещенная компания в России.