Летом 2025 года Meta* объявила конкурс исследовательских проектов в области электромиографических интерфейсов, таких как браслет-контроллер из комплекта очков Ray-Ban Display. После получения более 70 заявок от учреждений со всего мира компания отобрала шесть команд, которые получат по $150 тыс. (₽13 млн) на конкретные работы.
Публичной целью инвестиций является поиск новых методов взаимодействия с компьютерами через поверхностную электромиографию и ускорение обучения пользователей. За этим проступает другая задача: почти в каждом исследовании подчёркивается изучение этической стороны работы с ЭМГ, то есть учёные должны легитимизировать новый интерфейс, собирающий данные о пользователях. Получатели гранта заодно станут инструментами маркетинга.
Работы-победители
sEMG-Talk (Университет Британской Колумбии) — адаптивный интерфейс, который сочетает поверхностную электромиографию и машинное обучение для генерации речи, позволяя говорить, не используя рот и голосовые связки. sEMG-Talk будет использовать устройство с датчиками, надеваемое на предплечье. Оно должно управлять моделью голосового тракта и потенциально может применяться в создании цифровой музыки и играх.
Управление обучением с помощью пЭМГ на разных этапах жизни, координация мышц и персонализированная обратная связь при минимальном двигательном взаимодействии (Калифорнийский университет в Дэвисе) — сравнение разных методов обучения переходу между биомиметическим и небиомиметическим управлением в системах поверхностной электромиографии, сравнение эффектов геймифицированной неявной обратной связи и пошагового обучения у молодых и пожилых людей, которые могут иметь разные предпочтения в обучении.
От неявных сигналов к автономному управлению: новый метод обучения двигательным навыкам с использованием поверхностной электромиографии (Университет Южной Флориды) — изучение того, как люди учатся контролировать тонкие мышечные сигналы. Система усиливает активность целевых мышц, помогая людям постепенно улучшать контроль в повседневной деятельности. В конечном итоге проект оценит состояния людей, перенесших инсульт, чтобы описать, как система стимулирует активность недостаточно активных мышц.
Оптимизация полосы пропускания передачи данных многоканальной поверхностной электромиографии (Ньюкаслского университета) — обучение добровольцев использованию поверхностной электромиографии с низким уровнем двигательного контроля для улучшения взаимодействия с вычислительными системами.
Стимулирование долговременного взаимодействия с пЭМГ на основе выравнивания многообразий и совместной встречаемости фильтров Калмана (Университет Центральной Флориды) — изучение того, как люди осваивают новые двигательные навыки в цифровой среде. Это исследование потенциально может улучшить такие технологии, как управление протезами, через коадаптацию и геймифицированное обучение, позволяя алгоритму и пользователю постепенно улучшать координацию посредством непрерывного взаимодействия.
Оптимизация обучения электромиографическому интерфейсу у людей с неповреждённой и повреждённой центральной нервной системой (Северо-Западный университет) — изучение управления интерфейсом пЭМГ людьми с сильной и слабой активностью нервной системы. Команда будет сотрудничать с пациентами, перенесшими инсульты или травмы спинного мозга, а также с участниками исследования, не получавшими травм.
*В России признана экстремистской
Не пропускайте важнейшие новости о дополненной и виртуальной реальности — подписывайтесь на Голографику в Telegram, ВК и Twitter! Поддержите проект на Boosty.
Далее: Видео: управление роботом через очки виртуальной реальности глазами робота
