Un team di ricercatori della Pennsylvania State University ha sviluppato un prototipo di sistema che utilizza sensori indossabili e intelligenza artificiale per convertire i gesti in parlato. Questo sistema converte in parlato i movimenti del corpo che sono unici per l'individuo, differenziandosi dai sistemi generici.
Questo nuovo approccio - pubblicato sulla rivista Augmentative and Alternative Communication - è progettato per aiutare le persone con disabilità motorie o visive a comunicare in modo più indipendente ed efficace. L'innovazione chiave di questo sistema è la personalizzazione a livello individuale.
A differenza dei sistemi gestuali convenzionali addestrati su grandi insiemi di dati, il sistema è progettato per imparare movimenti idiosincratici - gesti che hanno un significato specifico e unico per una persona. Ciò consente alla tecnologia di adattarsi ai movimenti specifici che l'utente trova facili da eseguire, riducendo così lo stress fisico dell'utente.
Il sistema funziona facendo indossare a una persona un sensore al polso e ripetendo un gesto circa tre volte. Utilizzando un algoritmo AI, misura le caratteristiche di movimento del gesto, imparando il suo modello unico. Questo modello o gesto viene poi assegnato a una frase parlata, come "vieni qui" o "smettila". Un'app per smartphone collegata pronuncia la frase ad alta voce ogni volta che l'utente compie il gesto.
Nel corso dello sviluppo, il team ha lavorato a stretto contatto con persone che avevano un linguaggio limitato. Un partecipante degno di nota è stata Emma Elko, che ha un deficit visivo corticale. Il sistema ha appreso con successo i suoi gesti personali, permettendole di comunicare senza l'aiuto di sua madre, il suo principale partner di comunicazione.
I ricercatori affermano che il prossimo passo sarà quello di testare il prototipo con altre persone per perfezionare la sua capacità di distinguere tra gesti simili e ignorare i movimenti involontari. Hanno anche in programma di aggiungere delle telecamere al sensore esistente, per ottenere un livello di precisione migliore.
Fonte(i)
La Pennsylvania State University
Fonte dell'immagine: Penn State (link sopra)
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