אפל אימצה בינה מלאכותית לזיהוי נגיעות יד לא מוכרות על בסיס אותות EMG

אפל יצרה מודל EMBridge – זיהוי תנוחות באמצעות אותות EMG

מחקרים חדשים של חברת אפל הראו שהבינה המלאכותית EMBridge שלהם יכולה לזהות תנועות יד רק מהאותות החשמליים של השרירים (EMG), גם אם תנוחות דומות לא הופיעו בקבוצת האימון.

מה זה EMG ואיפה הוא כבר בשימוש* אלקטרומיוגרפיה מודדת את הפעילות החשמלית המתרחשת בעת התכווצות שריר.

* ברפואה משתמשים בה לאבחון ולטיפול פיזיותרפי, וכן בפרוטזות של איברים.

* מכשירים לבישים (למשל משקפי Meta Ray‑Ban Display עם בקר Neural Band) משתמשים ב-EMG לשליטה במציאות מדומה.

איך אימנו את EMBridge
1. נתונים – החוקרים השתמשו בשתי קבוצות פתוחות:

* `emg2pose` – אותות EMG וקואורדינטות יד.

* `NinaPro DB2` – קבוצה דומה.

2. שתי תצוגות – המודל נלמד בתחילה על שני потоки נפרדים:

* רק אותות EMG;

* רק נתוני מיקום היד.

3. סינכרון – לאחר האימון הראשוני החוקרים “חברו” את הזרמים: הרכיב העוסק ב-EMG למד "להבין" מידע מהנתונים הקואורדינטיים. בסופו של דבר EMBridge הצליח לזהות תנוחות רק על בסיס אות EMG.

הקושי במשימה
* חיתכו חלק מהזרם השני (קואורדינטות) והכריעו שהמודל יפיק מסקנות רק מבוסס EMG.

* כדי למנוע שגיאות מופרזות, הערכת החיזויים הפכה לפחות מחמירה: תנוחות דומות נתפסו כקרובות ולא כהבדלים מוחלטים.

* גישה זו עזרה "לארגן" את מרחב התכונות ושיפרה את השיקום של מצבי יד שלא היו באימון.

בדיקה ותוצאות
* המודל נבדק על אותם קבוצות `emg2pose` ו-`NinaPro`, תוך שימוש בהן כמדדים.

* EMBridge שומר על דיוק גבוה גם כשמשתמשים רק ב-40 % מהנתונים האימוניים.

הגבלות
המדענים מדגישים שהאילוץ המרכזי הוא עדיין גישה לקבוצות עם זוג "EMG + מיקום יד". נתונים כאלה מוגבלים כרגע במידה ולא תמיד זמינים.