Экспериментальная компания Google X закончила разработку Glass Enterprise Edition — новой версии гарнитуры дополненной реальности, предназначенной для использования на производстве и в здравоохранении. Об этом сообщает Engadget.
Google Glass — это устройство дополненной реальности на базе Android, которое работает как самостоятельно, так и в качестве дополнения к смартфону или другому мобильному устройству. Гарнитура выводит изображение на прозрачный дисплей и управляется голосовыми командами. Первая версия Explorer Edition стала доступна пользователям в мае 2014 года, однако к январю 2015 года Google прекратила разработку и продажу устройства из-за низкого спроса, связанного с высокой ценой (около 1500 долларов за штуку) и ограниченной функциональностью.
Теперь Google X, часть холдинга Alphabet Inc. (в который входит и Google Inc.), представили новую версию гарнитуры дополненной реальности — Glass Enterprise Edition. Она обладает более мощным (по сравнению с оригинальной версией) процессором, большим дисплеем, а их дизайн позволяет гарнитуре складываться.
Главная функция новой версии очков — помогать пользователям в работе: показывать обучающие видео, давать доступ к инструкциям и связывать с коллегами. Новая версия очков дополненной реальности будет активно применяться коммерческим партнерам Google в сфере производства и здравоохранения, таким как Samsung, Volkswagen, DHL и TriHealth. Информации о цене устройства пока нет.
Первая информация о Glass Enterprise Edition появилась еще в декабре 2015-го года, а месяц назад Google впервые за три года выпустила обновление программного обеспечения для своей гарнитуры.
Средняя частота ошибок составила 29 процентов
Французские исследователи разработали неинвазивный интерфейс для декодирования набираемого на клавиатуре текста по активности головного мозга. Для сбора данных используются магнитоэнцефалография и электроэнцефалография. За преобразование сигналов головного мозга в последовательности символов отвечает созданная исследователями нейросетевая модель Brain2Qwerty. Лучшие результаты получились при использовании магнитоэнцефалографии. Средняя частота ошибок в символах при использовании этого метода оказалась на уровне 29 процентов, против 65 процентов у ЭЭГ. Статья с результатами опубликована в журнале Nature Neuroscience.