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科技日報北京7月23日電 （記者張夢然）《自然》雜志23日報道，美國Meta公司推出的一款全新神經(jīng)運動手環(huán)，能讓用戶通過手寫動作這類手勢與計算機進行交互。這種裝置將手腕處肌肉運動產生的電信號，轉換成計算機指令，同時無需個性化校準或侵入性手術。該成果標志著高性能生物信號解碼器應用取得重大進展，其能讓人類與計算機的交互更絲滑，并擴大可及性規(guī)模。

人類與計算機和手機等裝置的傳統(tǒng)交互方式是，使用鍵盤、鼠標和觸屏這類輸入設備進行直接接觸。這類交互具有局限性，尤其是在“移動場景”下。

來自Meta現(xiàn)實實驗室的一支團隊，利用數(shù)千名受試者的訓練數(shù)據(jù)開發(fā)了一個高靈敏度手環(huán)，能探測手腕處肌肉的電信號并將其轉換成計算機信號。團隊隨后利用深度學習創(chuàng)建了泛型解碼模型，其無需個體校準就能準確翻譯不同的用戶輸入。

該解碼模型的性能表現(xiàn)出“尺度定律”，即性能隨模型架構擴大和數(shù)據(jù)增加而優(yōu)化。如果根據(jù)特定個體數(shù)據(jù)進行個性化優(yōu)化，性能還可以進一步提升?！俺叨榷伞焙蛡€性化的成果，也為未來可廣泛應用的生物信號解碼器指明了方向。

該裝置利用藍牙接收器與計算機進行通信，能實時識別手勢，實現(xiàn)對一系列計算機交互的省力操控。這些操控可用于完成虛擬導航和選擇任務，以及每分鐘20.9個單詞的手寫文本輸入（手機鍵盤打字速度平均為每分鐘36個單詞）。

該神經(jīng)運動手環(huán)為身體機能各異的人士提供了一種可穿戴的計算機通信方式。神經(jīng)運動接口很適合進一步研究，以探索該技術的可及性應用，如改善行動力下降、肌無力、手指截肢、癱瘓等人群與計算機的交互。

為推動在更大群體中對表面肌電信號的研究，團隊還在論文中公開發(fā)布了一個數(shù)據(jù)庫，其中包含來自300名受試者對全部三項任務的逾100小時的表面肌電信號記錄。

【總編輯圈點】

這是人機交互領域一項具突破意義的成果。我們可能很熟悉體感游戲的操作，但神經(jīng)運動手環(huán)的精度和信號源都與之有很大差異，且不依賴攝像頭或慣性傳感器。它的應用不僅限于提升日常設備操控的便捷性，如虛擬導航和手寫輸入，更重要的是能為行動不便人群提供全新的可穿戴通信方式，拓寬了人機交互的可及性邊界。此外，研究團隊公開的表面肌電信號數(shù)據(jù)庫，也為后續(xù)研究提供了寶貴資源，可推動該技術向更廣泛的應用場景邁進。