Умные часы смогут распознавать, к чему вы прикасаетесь

Специалисты Disney Research совместно с исследователями из Университета Карнеги-Меллона разработали систему датчиков, которая может подключаться к гаджетам и распознавать предметы, к которым прикасается рука человека. Разработка, представленная на конференции UIST 2015, получила название EM-Sense. Помимо, собственно, информации о том, к чему пользователь прикасается, гаджет сможет выдать и другие полезные данные.

Разработчики утверждают, что EM-Sense распознает электромагнитный шум предмета. Когда человек, который использует гаджет со специальными датчиками, прикасается, к примеру, к массивному металлическому предмету или работающему электроприбору, его тело становится антенной, которая распространяет электромагнитный шум данного объекта.

По словам авторов идеи, электромагнитная подпись многих физических объектов нашего мира уникальна. Если выполнить обучение алгоритма, то подпись будет достаточно легко сопоставить с объектом, а затем  вывести на экран устройства соответствующую информацию.

На рисунке А изображена спектрограмма электромагнитных помех окружающей среды. Когда пользователь работает дремелем (В), картинка электромагнитного шума меняется (С), и его можно классифицировать (D) и использовать в распознавании в дальнейшем (Е).

Но на этом специалисты не остановились. Так, они разработали методику, которая, к примеру, позволяет после прикосновения к 3D-принтеру узнать, сколько времени осталось до завершения печати, в ответ на прикосновение к мотоциклу гаджет предложит кратчайший маршрут, а если  в руке оказалась электрическая зубная щетка, то на экране запустится таймер обратного отсчета для контроля соблюдения длительности гигиенической процедуры.

Можно также создавать напоминания, которые активируются при прикосновении к определенному предмету: к примеру, поставил чайник на плиту – сними через 5 минут, уходишь из дома – не забудь поставить квартиру на сигнализацию. Еще один вариант использования технологии – помощь слепым и слабовидящим людям адаптироваться к внешнему миру.

Реализовали технологию на основе Samsung Gear, хотя разработчики отмечают, что это лишь пример, и перенести решение на любое устройство несложно. Сами же компоненты для создания системы стоят всего 10 долларов.

Параллельно с технологией машинного обучения пользователи могут вносить в базу данных название предмета – к примеру, если датчик определил предмет неправильно. Впрочем, уже сейчас результаты впечатляют: так, доля ошибок при распознавании составляет всего 4%.