В ближайшем будущем у Интернета вещей (IoT) появится следующая «ступень развития», а именно – Тактильный Интернет (Tactile Internet, TI). Команда исследователей Мельбурнского университета (Австралия) во главе с доктором Элейн Вонг (Elaine Wong) создали метод передачи тактильной обратной связи в приложениях типа «человек-компьютер», используемых в TI.

Тактильный Интернет это закономерная фаза развития IoT, в которой пользователи смогут взаимодействовать между собой, а также испытывать тактильные ощущения от «прикосновения» к предметам или виртуальным объектам, получая обратную связь. Учёные полагают, что новый метод передачи будет использован для прогнозирования отклика пользователя в любой сфере: от электронного здравоохранения до игр в виртуальной реальности.

Доктор Вонг и группа университетских учёных в ближайшие несколько месяцев официально презентуют модуль на базе нейронной сети для прогнозирования и передачи текстуры поверхности во время прикосновения. Презентацию планируют провести на Выставке оптических коммуникаций (OFC), которая состоится с 8 по 12 марта 2020 года в конгресс-центре Сан-Диего (Калифорния, США). В зависимости от динамики взаимодействия приложение «человек-компьютер» может потребовать некоторого времени отклика (примерно одну миллисекунду). Время отклика накладывает ограничения на то, насколько далеко могут находиться человек и компьютер. Следовательно, решения для отделения этого расстояния от времени отклика сети имеют важнейшее значение для реализации концепции тактильного Интернета, – отметила профессор Вонг.

В ходе исследования специалисты научили алгоритм обучения с подкреплением угадывать соответствующую тактильную обратную связь в системе «человек-компьютер» прежде, чем станет известен правильный вариант. Модуль Event-based HAptic SAmple Forecast (EHASAF) ускорил процесс, производя сенсорный отклик на основе вероятностного прогноза материала, с которым взаимодействует пользователь. Как только фактический материал идентифицирован, устройство адаптирует и обновляет свое распределение вероятностей, чтобы помочь выбрать правильную обратную связь в будущем (в этом и состоит суть подкрепляемого обучения).

Модуль EHASAF был протестирован с парой перчаток виртуальной реальности, используемых человеком для прикосновения к виртуальному мячу. Перчатки оснащены датчиками на пальцах и запястьях, которые определяют прикосновения и отслеживают движения, силу воздействия и положение руки в пространстве. В зависимости от того, какой мяч из четырёх предложенных выбирает пользователь, обратная связь перчаток даёт разный отклик.

Например, металлический шар ощущается более прочным, чем пенопластовый. Когда нейросеть определяет, какой из пальцев коснулся мяча, модуль EHASAF начинает циклически переключаться между вариантами обратной связи для генерации решения, пока определит материал выбранного мяча. Сейчас точность прогнозирования текстуры материала составляет 97%. По словам исследователей, для повышения точности прогнозов нужны более сложные модели нейронных сетей.

Автор: Татьяна Козодой


Читайте также:

Vision-S – электромобиль от компании Sony

Sunflower – трёхкомпонентная система домашней безопасности

Комментарии