Nike предложила затягивать ногу в кроссовок конвейером
Компания Nike подала патентную заявку на кроссовки, помогающие человеку обуться. Для этого инженеры компании предложили встраивать в стельку или подошву конвейер, который затягивает стопу внутрь ботинка, сообщает Gizmodo.
Инженеры разрабатывают не только отдельные носимые устройства, такие как фитнес-браслеты, но и умную одежду и обувь со встроенной электроникой, которая расширяет ее возможности. Например, более десяти лет назад были представлены кроссовки со встраиваемым модулем для отслеживания бега, а в 2016 году Nike создала первые серийные кроссовки с автоматической шнуровкой.
Теперь инженеры из Nike решили автоматизировать не только шнуровку кроссовок, но и их надевание. Для этого они предложили встроить в стельку или подошву обуви конвейерную ленту с мотором. После того, как человек опустит переднюю часть стопы внутрь, сенсор в кроссовке определит это и запустит мотор в конвейере, который будет аккуратно затягивать ногу внутрь ботинка.
Согласно описанию, питать мотор конвейера должен перезаряжаемый аккумулятор, ионистор или другой источник энергии. Кроме того, инженеры предлагают дополнить источник энергии генератором, вырабатывающим энергию при движении человека, например, с помощью пьезоэлектрического эффекта. За счет этого кроссовки можно будет не подзаряжать или делать это редко.
В 2015 году американская компания Herscu & Goldsilver представила кроссовки со встроенным эластичным цветным экраном из электронной бумаги. Согласно замыслу разработчиков на экран можно выводить практически любое статичное или анимированное изображение через приложение на смартфоне. Проект собрал почти миллион долларов, но на момент публикации его организаторы не начали рассылать обувь из-за технологических проблем при ее создании и недостаточного финансирования.
Григорий Копиев
Они распознают слова с 95-процентной точностью с помощью нейросети
Американские инженеры разработали очки, способные распознавать речь по движению губ пользователя. Для этого в оправу очков встроены два миниатюрных эхолокатора, которые получают информацию о малейших движениях губ и кожи лица, а алгоритм машинного обучения предсказывает произнесенные слова и команды почти с человеческой точностью. Доклад по результатам работы представлен на конференции CHI’23. Системы распознавания речи на основе мимики человека имеют большой потенциал практического применения. Они могут использоваться не только людьми с нарушениями речи, но и в тех случаях, когда говорить вслух становится невозможно, например, из-за сильного окружающего шума или в социально неприемлемых ситуациях. Многие существующие технологии распознавания речи по мимике используют в качестве входных данных видеоизображение. Однако для этого необходимо, чтобы перед лицом пользователя постоянно находилась видеокамера, что может быть не всегда удобно и безопасно. Кроме того, в этом случае эффективность распознавания зависит от условий освещения. Инженеры из Корнельского университета под руководством Чэня Чжана (Cheng Zhang) решили применить вместо видеокамер эхолокацию. Они создали технологию EchoSpeech, которая позволяет бесконтактным образом с помощью ультразвуковых волн отслеживать небольшие движения губ и кожи лица во время шепота. Разработанный прототип устройства представляет собой обычные очки, в нижней части оправы которых с одной стороны расположена пара звуковых динамиков, которые излучают непрерывные частотно-модулированные ультразвуковые сигналы. Отраженные от различных участков кожи лица и губ сигналы затем попадают на установленную с противоположной стороны очков пару микрофонов. Для того чтобы сигналы от каждого из двух динамиков можно было различить, частоты излучаемых сигналов отличаются. Множество отраженных звуковых сигналов образуют профиль эха — последовательность изменяющихся во времени кадров, которая содержит информацию о расстоянии до окружающих поверхностей, от которых отражается звук. Из этих данных отфильтровываются шумы и паразитные сигналы от фоновых объектов окружения, находящихся на удалении, чтобы выделить информацию, относящаяся только к лицу пользователя. После этого данные подаются на вход остаточной сверточной нейросети ResNet-18, предназначенной для классификации изображений, а затем в полносвязный декодер, на выходе которого получают набор меток, соответствующий словам из набора команд, использованных в процессе обучения. Для демонстрации возможностей создатели технологии выбрали 32 слова, соответствующие наиболее распространенным командам управления приложениями на смартфоне, а также слова, обозначающие десять цифр. В процессе тренировки пользователи должны были повторять появляющиеся на экране слова и последовательности цифр как сидя за столом, так и в процессе ходьбы, для того, чтобы создать условия, приближенные к реальному мобильному использованию устройства. Обученную на данных одних пользователей модель использовали в процессе обучения других. Это позволило снизить время, необходимое на настройку алгоритма под конкретного человека. Разработчики протестировали устройство в нескольких реальных сценариях. Например, они использовали прототип EchoSpeech в качестве дополнительного устройства ввода при взаимодействии с программами на смартфоне и планшете, а также для управления музыкальным плеером, запуская и переключая треки, меняя уровень громкости с помощью шепота. Уровень ошибок при распознавании отдельных слов составлял в среднем около 4,5 процентов в командах и 6,1 процента в непрерывных последовательностях из 3-6 цифр. Эти показатели сравнимы со значениями неверно понятых слов в общении между людьми. Помимо проводной версии устройства, которую для удобства использовали в большинстве тестов, была также создана беспроводная версия устройства, передающая данные на смартфон через модуль Bluetooth с низким энергопотреблением. EchoSpeech позволяет распознавать речь по движениям губ, однако ученые уже разрабатывают технологию нейроинтерфейса, которая позволит синтезировать речь непосредственно по данным активности головного мозга.