Ein chinesisches Team hat einen Handschuh entwickelt, der die von einem Taucher mit seiner Hand erzeugten Kommunikationssignale an einen Computer übertragen kann. Das Projekt kombiniert Internet der Dinge und maschinelles Lernen.
Wenn ein Taucher unter Wasser mit Zeigefinger und Daumen einen Kreis bildet, meint er „OK“. Allerdings sind Unterwassergesten aufgrund des Zustands des Wassers nicht immer leicht zu unterscheiden. Daher das Design eines kommunizierenden Handschuhs, der das vom Taucher mit seiner Hand gesendete Signal auf einem Computerbildschirm an die Oberfläche übertragen kann.
Das Projekt stammt von einem chinesischen Team, das sich an der Universität Qingdao auf intelligente Textilien spezialisiert hat. Es wird in einem Artikel beschrieben, der im April 2024 in der Zeitschrift veröffentlicht wurde ACS Nano. Da es zum Bereich des Internets der Unterwasserdinge (IoUT) gehört, ist es nicht nur dem Tauchen vorbehalten: Es kann beim Schwimmen, im Regen, bei Gischt und Spritzern, sogar in Staubwolken, überall dort eingesetzt werden, wo es kurzzeitig an Sicht mangelt.
Ein Handschuh, der von den Füßen des Seesterns inspiriert ist
Das als Gestenerkennungshandschuh (GRG) bezeichnete Accessoire ist von den Zweigen des Seesterns inspiriert und mit flexiblen und taktilen Mikroröhren gefüllt, die als Füße dienen. Der Handschuh verfügt über zehn solcher Schläuche aus Polydimethylsiloxan, einem Polymer, die jeweils mit einem bestimmten Gelenk verbunden sind: Die fünf verbinden die Finger mit der Handfläche und die fünf anderen verbinden die Fingerglieder miteinander.
Die Verformung der Röhren aufgrund der Ausführung einer bestimmten Handbewegung löst elektrische Aktivität aus, die von Sensoren aus Indium-Zinn-Oxid, einer leitfähigen Verbindung, erfasst wird. Sie sind diejenigen, die das durch Fingerbewegungen ausgelöste Signal übertragen.
16 Signale lernen
Damit das Signal jedoch irgendwie entschlüsselt und einem Teamkollegen vor einem Bildschirm verständlich angezeigt werden konnte, griffen die Forscher auf einen Algorithmus für maschinelles Lernen zurück. Das Projekt umfasst 16 verschiedene Gesten („OK“, „Gefahr“, „Hilfe“, „Hai“ usw.). Der Algorithmus wurde daher anhand der elektrischen Aktivität trainiert und getestet, die von 150 Varianten jeder Geste ausgeht er kann sie alle richtig einordnen.
Am Ende[…]
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