Ctrl-labs, czyli jeden z nowojorskich startupów, który zebrał 39 milionów dolarów w celu opracowania urządzenia zdolnego do tłumaczenia elektrycznych impulsów mięśniowych na sygnały cyfrowe, ujawnił w tym tygodniu swój nadchodzący zestaw programistyczny w Slush w Helsinkach w Finlandii. Mowa o systemie Ctrl-kit, umożliwiającym sterowanie komputerem tylko za pomocą mózgu, który w ręce programistów ma trafić w pierwszym kwartale 2019 roku.
Jak twierdzi dyrektor generalny Ctrl-labs:
Z Ctrl-kit, stajesz się kontrolerem, wydobywając znaczenie twoich ruchów, biorąc neurony biologiczne i wysyłając je bezpośrednio do neuronów obliczeniowych. W ten sposób ludzie mogą zdominować neurony obliczeniowe własnymi neuronami, aby wykorzystać takie rzeczy jak uczenie maszynowe.
No cóż, nigdy nie lubiłem takich haseł reklamowych, dlatego czas na nieco bardziej „ludzkie” wytłumaczenie. Ctrl-kit przypomina w pewnym stopniu (całkiem spory) zegarek, ograniczając się do urządzenia noszonego na nadgarstku. Jego oprogramowanie bazuje z kolei na WebSockets z wbudowanymi skryptami JavaScript oraz TypeScript. Obecnie musi zostać sparowana z zestawem PC, którego otrzymają wspomniani programiści, ale finalnym celem jest oczywiście stworzenie elastycznej i kompatybilnej z wieloma systemami wersji. Przejdźmy więc do dawki czarnej magii, czyli tego, jak Ctrl-Kit działa…
Okazuje się, że wynalazek Ctrl-Labs wykorzystuje różnicową elektromiografię (EMG) w celu przekształcenia intencji mentalnej w działanie, głównie poprzez pomiar zmian potencjału elektrycznego spowodowanego impulsami przemieszczającymi się z mózgu do mięśni rąk. Szesnaście elektrod nieustannie monitoruje sygnały neuronów motorycznych wzmacnianych przez włókna mięśniowe jednostek motorycznych, z których pobiera się sygnały i za pomocą algorytmu uczenia maszynowego wyszkolonego za pomocą TensorFlow (od Google) rozróżnia poszczególne impulsy każdego nerwu. System działa jednak niezależnie od ruchu mięśni, co oznacza, że całość jest znacznie bardziej skomplikowana, niż możemy przypuszczać. Wszystko przez to, że czerpie informacje z „czystych” sygnałów z neuronów ruchowych, w wyniku czego sterowanie jest ograniczone jedynie dokładnością modelu uczenia maszynowego oprogramowania i liczbie kontaktów na skórze.
Pytanie tylko, czy Ctrl_Kit zostanie godnie wykorzystany i rozwinie się na tyle, że trafi do zwyczajnych konsumentów… będąc jednocześnie użytecznym.
Czytaj też: Microsoft patentuje system wielu aparatów do składanego urządzenia
Źródło: VentureBeat
