Фотосурет: gorodenkoff/Getty Images
Жаңа зерттеулерге сәйкес, смартфонға арналған қосымша қозғалысты бақылау үшін қолданылатын түрлі жүйелер мен технологияларды алмастыра алады. Бұл бағдарлама дене қозғалысын компьютерлік бейнелерге түрлендіре алады. «MobilePoser» деп аталатын қосымша смартфондарға, құлаққаптарға және смарт сағаттарға ендірілген датчиктер арқылы алынған мәліметтерді пайдаланып, жасанды интеллектті (ЖИ) қолдану арқылы адамның бүкіл дене қимылы мен орналасуын бақылауға мүмкіндік береді, деп хабарлады Live science сайты.
Қозғалысты бақылау көбінесе кино және бейне ойындар саласында актерлердің қозғалысын экранда пайда болатын компьютерлік кейіпкерлерге түрлендіру үшін қолданылады. Осы технологияның ең танымал мысалы «Сақиналар әміршісі» трилогиясында Голлум рөлін сомдаған Энди Серкистің өнері. Алайда бұл процесс әдетте арнайы жабдықталған студияларды, қымбат жабдықты, ірі камералар мен бірнеше датчиктерді, соның ішінде «mocap костюмдерін» қажет етеді. Ғалымдардың айтуынша, осындай жабдық орнату шамамен 100 000 АҚШ долларына дейін шығындалуы мүмкін. Бұрынғы баламалар, мысалы, өндірісі тоқтатылған Microsoft Kinect, дене қозғалысын көру үшін стационарлық камераларды пайдаланғанымен, қозғалысты нақты уақытта бақылауда ыңғайсыз болды. Оған себеп барлық іс-қимыл камераның көру аймағында өтуі тиіс болатын. Оның орнына ғалымдар смартфонға арналған бір қосымшаның осы технологиялардың орнын баса алатынын айтты. Бұл зерттеу 15 қазанда 2024 жылы өткен ACM симпозиумында ұсынылды.
Northwestern университетінің профессоры Каран Ахуджаның айтуынша, MobilePoser машиналық оқыту мен физикалық негізделген кеңейтілген оңтайландыру арқылы жоғары дәлдікке жетеді. Бұл жаңа ойындар, фитнес және жабық кеңістіктегі навигациядағы ерекше тәжірибелерге жол ашады. Команда инерциялық өлшеу бірліктеріне (IMU) сүйенді. Осылайша жүйе акселерометрлерді, гироскоптарды және магнитометрлерді пайдалану арқылы дене орналасуы мен қозғалысын анықтайды. Дегенмен датчиктердің дәлдігі әдетте қозғалысты нақты бақылауға жеткіліксіз болғандықтан, зерттеушілер оларды көп сатылы машиналық оқыту алгоритмімен толықтырды. Олар ЖИ-ді IMU өлшемдерінің синтетикалық деректер жинағы арқылы оқытып, оны жоғары сапалы қозғалысты бақылау деректеріне негіздеді. Нәтижесінде бақылау қателігі 8-10 см ғана болды. Физикалық негізделген оңтайландыру болжамды қозғалыстарды нақты дене қозғалысына сәйкестендіреді. Ол буындардың кері бүгілуі немесе бастың 360 градусқа айналуы сияқты мүмкін емес қозғалыстарды болдырмайды.
«Адам бірнеше құрылғы, мысалы, білегіндегі смарт сағат және қалтасындағы смартфон қолданғанда дәлдік арта түседі. Бірақ жүйенің негізгі ерекшелігі – оның икемділігі. Егер бір күні смарт сағатыңыз болмаса, тек телефоныңызбен де дене қалпын толықтай түсіне алады», – деді Ахуджа.
Ғалымдардың айтуынша, бұл технология ойындарда және денсаулық пен фитнес саласында кеңінен қолданылуы мүмкін. Команда жасанды интеллект модельдері мен олармен байланысты мәліметтерді ашық дереккөз ретінде шығарды, осылайша басқа зерттеушілер бұл жұмысты жалғастыра алады.
Назым МАЛИККЫЗЫ