سيسمح “معايرة” نماذج الإيماءات بإنشاء أجهزة “الكلام الصامت”.

وأوضح الخبراء أن تخطيط كهربية العضل هو تسجيل النشاط الكهربائي للعضلات لحظة الانقباض. ويتم ذلك باستخدام أجهزة الاستشعار والأقطاب الكهربائية. على سبيل المثال، عندما يحرك الشخص أصابعه، تولد عضلات الساعد إشارة، وتلتقطها أجهزة الاستشعار، ويترجمها البرنامج إلى أوامر لأجهزة خاصة. تتيح التقنيات من هذا النوع العمل باستخدام الأطراف الاصطناعية أو الطائرات بدون طيار أو الواقع الافتراضي أو المعزز. “ميزة هذه الطريقة هي أن أجهزة استشعار التسجيل قريبة جدًا من الجسم. لذلك، على عكس الكاميرات وأجهزة الليدار وأنظمة تتبع العين، وما إلى ذلك، تعمل أجهزة EMG بنجاح في الظلام، ولا تتطلب خط رؤية، ولا تعاني من عوائق بسبب الملابس أو غيرها من الأشياء. كما أنها توفر دقة عالية، مما يسمح لك بالتقاط أصغر حركات العضلات،” أوضح أحد مبدعي المعيار، طالب السنة السادسة MIPT، كيريل جولوفان. وأشار إلى أن خوارزميات الشبكة العصبية تلعب اليوم دورًا مهمًا في التعرف. إنهم يحولون نشاط العضلات إلى أوامر مفهومة. ومع ذلك، أظهر المعيار المقترح أن الشبكات العصبية الحديثة لا يمكنها التعرف بدقة على الإيماءات الصادرة عن أشخاص مختلفين دون معايرة مسبقة. سبب هذا القيد يكمن في بيولوجيا كل شخص. وقال الباحثون إنه خلال التجربة تم اختبار أكثر من عشرة بنيات للشبكات العصبية. تم تدريب النماذج على بيانات المجموعة، ومن ثم تم اختبار البرامج على موضوع غير مألوف. ومع ذلك، لم يظهر أي من البرامج جودة اعتراف مقبولة. وأظهرت أفضل النماذج دقة تبلغ حوالي 35%. كما لم يجد العلماء فرقًا ذو دلالة إحصائية بين الشبكة العصبية والنهج الكلاسيكي. تم نشر العمل في المؤتمر الدولي الثامن والعشرون لعام 2026 حول معالجة الإشارات الرقمية وتطبيقاتها (DSPA). وتبين أن حجر العثرة الرئيسي للنماذج هو التباين بين المواضيع. ويتم التعبير عنها في حقيقة أن إشارة نفس الإيماءة تختلف من شخص لآخر أكثر مما يستطيع النموذج تعميمها. على سبيل المثال، وفقا لنتائج البحث العلمي، مع نفس المهام لدى النساء، فإن نشاط عضلات الساعد أعلى بنسبة 1.3-2.8 مرة، وبسبب التعب، تنخفض دقة التعرف بمعدل 7٪. وفي الوقت نفسه، يتأثر الطيف أيضًا بدرجة حرارة الجسم، حيث يؤدي تبريد اليد إلى تغيير الإشارة بمقدار 2.8 هرتز لكل درجة مئوية. “أظهرت الدراسة أنه حتى أقوى الشبكات العصبية لا حول لها ولا قوة في مواجهة الفروق الفردية. إن التوقيع العضلي لكل شخص فريد من نوعه بحيث يمكن نظريًا استخدامه ككلمة مرور. لذلك، لم يتمكن أي من النماذج التي تم اختبارها من التعرف عليها بشكل صحيح في المرة الأولى. ونتيجة لذلك، ظهرت الخوارزميات التكيفية في المقدمة”، قال كيريل جولوفان. في رأيه، فإن الطريق إلى أجهزة EMG العالمية، الأكثر طلبًا في القطاع الشامل، هو مزيج من النماذج الأساسية، التي تم تدريبها كثيرًا بالفعل، وخوارزميات المعايرة المصغرة، التي تتعلم في بضع ثوانٍ إيماءات المستخدم الأساسية ويتم تدريبها بشكل أكبر. الآن، لاحظ المطورون أن تقنيات EMG الأكثر نضجًا تتركز في مجال الأطراف الاصطناعية “الذكية” والتحكم عن بعد في الروبوتات، والتطبيقات التجارية الرئيسية هي أجهزة الواقع المعزز والافتراضي والإلكترونيات القابلة للارتداء. في المستقبل، قد تكون أجهزة تخطيط كهربية العضل (EMG) مطلوبة في الطب. على سبيل المثال، من أجل تعافي المرضى بعد السكتة الدماغية، أو تشخيص الأمراض العصبية العضلية أو مراقبة فعالية التمارين الرياضية لدى الرياضيين. يقوم العلماء أيضًا بإجراء تطورات مثيرة للاهتمام في مجال إنشاء أجهزة “الكلام الصامت”. سيكونون قادرين على تسجيل نشاط العضلات المفصلية في الوجه والرقبة، وتحويلها إلى كلمات.