Meta представила носимое устройство, позволяющее управлять компьютером с помощью жестов*

Учёные из Meta* разработали экспериментальный браслет, способный считывать электрические сигналы от мышц запястья и преобразовывать их в команды для компьютера — без использования камер, нейроимплантов или других инвазивных технологий. Работа опубликована в журнале Nature и описывает инновационное устройство, распознающее даже минимальные мышечные движения, включая жесты, такие как написание букв в воздухе или щипковые движения пальцев.

Технология основывается на методе поверхностной электромиографии (sEMG): слабые импульсы, возникающие при сокращении мышц, улавливаются встроенными в браслет сенсорами. Сигналы передаются по Bluetooth и в реальном времени превращаются в команды. Благодаря высокой точности сенсоров система может распознавать движения без предварительной настройки под пользователя и без необходимости в имплантации электродов.

Проект реализован командой Reality Labs под руководством Патрика Кайфоша и Томаса Рирдона. В ходе испытаний браслет продемонстрировал способность интерпретировать жесты на лету: пользователь мог управлять курсором, выбирать команды и даже набирать текст, «рисуя» слова в воздухе. Скорость ввода составила около 20,9 слов в минуту — ниже, чем при наборе на смартфоне (в среднем 36 слов в минуту), но всё равно впечатляющая для новой формы интерфейса.

Особенность устройства заключается в его универсальности: алгоритм способен понимать сигналы разных пользователей без индивидуальной настройки. Для обучения модели разработчики собрали обширный набор данных — свыше 100 часов записей sEMG от 300 участников, включающий три категории задач. Эти данные стали основой для нейросети, способной распознавать команды от различных людей.

Разработчики подчёркивают, что это первый прототип высокоскоростного нейромоторного интерфейса, демонстрирующий стабильную работу «из коробки», без адаптации к физиологии конкретного пользователя. В то же время они отмечают, что персонализированная настройка может дополнительно увеличить точность на 16% — это было подтверждено в тестовых испытаниях.

В будущем эта технология может существенно облегчить взаимодействие с цифровыми устройствами для людей с нарушениями моторики. Несмотря на то что данные для обучения собирались в основном у здоровых добровольцев, первые эксперименты с клиническими группами показывают обнадёживающие перспективы. Учёные подчёркивают необходимость дальнейшего улучшения сенсоров и возможного дополнения sEMG другими биометрическими показателями, считываемыми с запястья.

Чтобы поддержать развитие этого направления, команда Meta опубликовала собранный в рамках проекта набор данных в открытом доступе. Это решение направлено на стимулирование исследований в области пользовательских интерфейсов на основе мышечной активности и может стать платформой для создания новых способов взаимодействия с технологиями.

*Компания Meta и её продукты признаны экстремистскими, их деятельность запрещена на территории РФ.