يمكن لسوار المعصم بالموجات فوق الصوتية من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا تعليم الروبوتات البشرية مهارات اليد البشرية
قد تكتسب الروبوتات الشبيهة بالبشر قريبًا المزيد من البراعة البشرية بفضل جهاز جديد يمكن ارتداؤه قام بتطويره باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. يستخدم سوار المعصم بالموجات فوق الصوتية موجات صوتية عالية التردد لالتقاط حركة العضلات والأوتار والأربطة تحت الجلد، وإنشاء بيانات مفصلة عن حركات اليد البشرية. ووفقا للفريق، يمكن استخدام البيانات التي يجمعها النظام لتدريب الروبوتات على أداء المهام المنزلية من خلال تكرار حركات اليد البارعة التي يستخدمها البشر. في العام الماضي، طور الباحثون في جامعة كاليفورنيا سان دييغو نظام ذكاء اصطناعي يمكن ارتداؤه يفسر بدقة إيماءات الذراع ويتحكم في الروبوتات، حتى أثناء الجري أو حركة المركبات أو ظروف المحيط القاسية. سوار المعصم يعلم الروبوتات لكي تتمكن الروبوتات من أداء مهام دقيقة بدقة تشبه دقة الإنسان، يجب عليها أولاً فهم الحركات المعقدة لليد البشرية. وقد طور الباحثون الآن سوار معصم بالموجات فوق الصوتية يمكن ارتداؤه والذي يمكن أن يساعد في سد هذه الفجوة عن طريق التقاط نشاط مفصل للعضلات والأوتار تحت الجلد وترجمته إلى حركة آلية. يعد تتبع حركات اليد والأصابع تحديًا رئيسيًا في مجالات مثل الروبوتات والحوسبة المكانية. الحلول الحالية لها قيود كبيرة. يمكن للأنظمة المعتمدة على الكاميرا أن تعاني من زوايا الرؤية المقيدة والعوائق البصرية، في حين أن الأجهزة التي يمكن ارتداؤها والتي تعتمد على أجهزة استشعار الضغط، أو أجهزة استشعار القصور الذاتي، أو تخطيط كهربية العضل غالبًا ما تحد من الحركة أو تفتقر إلى الدقة اللازمة لالتقاط حركات الأصابع المستمرة بدقة، وفقًا لورقة الدراسة التي أعدها الفريق. يعتمد سوار المعصم الجديد على سلسلة من التطورات في تكنولوجيا الموجات فوق الصوتية القابلة للارتداء على مدى السنوات القليلة الماضية. قام الباحثون بتوسيع قدرات الأجهزة القابلة للارتداء بالموجات فوق الصوتية بشكل مطرد إلى ما هو أبعد من تتبع الإيماءات والروبوتات. وفي عام 2022، أظهر العلماء جهازًا بالموجات فوق الصوتية يمكن ارتداؤه قادرًا على مراقبة العديد من الأعضاء الداخلية بشكل مستمر. وشملت التطورات اللاحقة أنظمة يمكن ارتداؤها للتصوير المستمر للقلب ومراقبة حجم المثانة. في عام 2024، قدم الباحثون رقعة الموجات فوق الصوتية المتوافقة القادرة على تتبع تدفق الدم الدماغي في ثلاثة أبعاد ونظام الموجات فوق الصوتية المتكامل الذي يمكن ارتداؤه والذي يراقب نشاط الأنسجة العميقة بدقة أقل من ملليمتر باستخدام محول طاقة واحد. وفي الآونة الأخيرة، تم تطوير رقع الموجات فوق الصوتية المرنة التي يمكن التخلص منها لتقليل تكاليف التصنيع. الآن، في دراسة جديدة، قدم الباحثون بقيادة Xuanhe Zhao في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا سوار معصم للتصوير بالموجات فوق الصوتية يمكن ارتداؤه وقادر على تتبع تكوينات اليد التعسفية. يستخدم الجهاز موجات صوتية عالية التردد لتصوير العضلات والأوتار والأربطة داخل المعصم، مما يوفر رؤية تفصيلية للآليات التي تحرك حركة اليد. فك رموز الأيدي البشرية يمكن أن يساعد سوار المعصم الروبوتات على تحقيق براعة يد تشبه الإنسان من خلال التقاط حركات العضلات والأوتار تحت الجلد. يشتمل الجهاز على نظام تصوير لاسلكي بالموجات فوق الصوتية مكون من 256 قناة يستخدم موجات صوتية عالية التردد لمراقبة الهياكل داخل المعصم المسؤولة عن التحكم في حركات الأصابع وراحة اليد. تتم معالجة بيانات الموجات فوق الصوتية بواسطة نموذج Transformer-ResNet AI الهجين القادر على تفسير نشاط العضلات الدقيق. يتتبع النظام باستمرار جميع درجات حرية اليد البشرية البالغ عددها 22 درجة، ويغطي النطاق الكامل لحركات المفاصل التي تسمح للأصابع وراحة اليد بالانحناء والتدوير وتنسيق الإجراءات المعقدة. كان تحقيق هذا المستوى من التتبع يمثل تحديًا طويل الأمد لتقنيات استشعار حركة اليد، حسبما ذكرت وكالة أسوشييتد برس نيوز. وفي الاختبارات المعملية التي شملت ثمانية متطوعين، أعاد سوار المعصم إنتاج إيماءات اليد بدقة عالية وزمن وصول منخفض، مما يعكس الحركات خلال 120 مللي ثانية. وأظهر الباحثون قدرة النظام على التعرف على جميع أحرف لغة الإشارة الأمريكية البالغ عددها 26 حرفًا، مما سلط الضوء على دقته في التقاط تكوينات الأصابع المعقدة. ونظرًا لأن سوار المعصم يعمل لاسلكيًا، يمكن للمستخدمين التحكم في الأنظمة الروبوتية عن بُعد دون الاتصال فعليًا أو التواجد في نفس الغرفة. ولعرض قدراته، استخدم الفريق التكنولوجيا للتعامل مع الأشياء ثلاثية الأبعاد في الواقع الافتراضي وتوجيه اليد الآلية للعزف على البيانو. وبعيدًا عن التشغيل عن بعد، يعتقد الباحثون أنه يمكن استخدام النظام لإنشاء مجموعات بيانات واسعة النطاق لحركات اليد البشرية، وتوفير بيانات تدريب قيمة للروبوتات المستقبلية ومساعدتهم على تعلم مهارات التلاعب المعقدة بشكل أكثر استقلالية.
تم النشر: 2026-06-10 17:41:00
