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Redaktion: Heinz Schmitz
KI verbessert Gestenerkennung
Die Wissenschaftler haben ein System der künstlichen Intelligenz entwickelt, das Handgesten erkennt, und damit Computer oder Roboter durch hautähnliche Elektronik kontrolliert. (Quelle: ntu.edu.sg)
Forscher der Nanyang Technological University (NTU) http://ntu.edu.sg haben Gestenerkennung, mit deren Hilfe Roboter gesteuert oder Spielfiguren bewegt werden, stark verbessert. Das gelang durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) und der Kombination von Sensoren, die auf der Hand kleben, sowie Kameras. Die Daten, die die beiden Systeme liefern, werden in Echtzeit ausgewertet. Das erhöht die Präzision.
Fast unsichtbar auf der Haut
Gesten lassen sich von Computern auf zwei Arten erkennen: optisch und mithilfe von Beschleunigungssensoren. Beide können nur eindeutige Gesten erkennen, es fehlt an Feinfühligkeit. Für manche Anwendungen reicht das nicht, etwa für chirurgische Eingriffe aus der Ferne mit robotergeführten Instrumenten. Das NTU-Team Chen Xiaodong entwickelte daher Dehnungssensoren aus Kohlenstoff-Nanoröhrchen und klebte sie auf die Haut der Hand. Sie haben die gleiche Farbe wie die Haut, sodass sie von der Kamera nicht erkannt werden und diese nicht verwirren.
Die Sensoren erfassen das, was auch die Hautoberfläche registriert, also Drücke und Dehnungen, die sich bei Gesten verändern. Die künstlichen Hautreizungen und die Bilder der Kamera werden wie die haptischen und optischen Eindrücke der natürlichen Haut und der Augen gemeinsam verarbeitet, so wie es auch das menschliche Gehirn macht. Anders als dieses besteht das NTU-"Gehirn" aber aus gleich drei neuronalen Netzwerken, die sich gegenseitig ergänzen.
Das Team stellte einen transparenten, dehnbaren Dehnungssensor her, der auf der Haut haftet, aber nahezu unsichtbar ist. (Quelle: ntu.edu.sg)
Roboter fehlerfrei im Labyrinth
Das bioinspirierte System führte einen Roboter allein mit Gesten fehlerfrei durch ein kompliziertes Labyrinth. Ein rein optisches System ließ ihn dagegen sechsmal anecken. Die Erkennungsquote lag bei bis zu 96,7 Prozent. Befriedigend war sie auch noch bei widrigen äußeren Umständen, etwa bei schlechter Beleuchtung.
Markus Antonietti, Direktor des Max-Planck-Instituts für Kolloid- und Grenzflächenforschung in Potsdam, ist von dem System begeistert: "Es bringt uns einen Schritt weiter in eine intelligentere maschinengesteuerte Welt." Er sieht zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten, von der Robotersteuerung aus der Ferne über intelligente Arbeitsplätze bis hin zu Exoskeletten für gehbehinderte
(Quelle: pressetext.de)
Originalveröffentlichung:
Ming Wang, Zheng Yan, Ting Wang, Pingqiang Cai, Siyu Gao, Yi Zeng, Changjin Wan, Hong Wang, Liang Pan, Jiancan Yu, Shaowu Pan, Ke He, Jie Lu2, Xiaodong Chen: "Gesture recognition using a bioinspired learning architecture that integrates visual data with somatosensory data from stretchable sensors", published in Nature Electronics, 8 June 2020.
https://doi.org/10.1038/s41928-020-0422-z
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