我曾期望“手勢控制”能立即變得直觀。但是當我戴上 MYO——一個可以套在前臂上的彈性帶——我面前筆記型電腦上的游標開始在螢幕上瘋狂地翻滾，追蹤我飄忽不定的手臂動作。我集中注意力，放慢速度，並試圖感受這個新工具。
“向右移動你的手腕——現在向左，”安大略省滑鐵盧大學 Thalmic Labs 的聯合創始人斯蒂芬·萊克指示道，Thalmic Labs 是一家初創公司，其背後是 MYO（以表示肌肉的生物學字首命名）。當我這樣做時，萊克電腦螢幕上的工程介面會記錄下原始資料的爆發——我參與的骨骼肌產生的滾動電活動的峰值和谷值。然後，程式閃爍“右”和“左”兩個詞，確認它理解了我的動作。我開始掌握竅門了。
我在紐約市的一間辦公室裡，萊克正在那裡首次親身演示 MYO，這是一種新的手勢控制介面。這款臂環具有絕緣電極，可以檢測肌肉在擴張、收縮或向任何方向移動時產生的小伏特電壓。該臂環將這些資料無線傳輸到軟體，軟體將其轉換為計算機、無人機或其他電子裝置的指令。其想法是無需動手，也無需跟蹤我動作的攝像頭來控制這些裝置。
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MYO 原型機類似於 威爾瑪·弗林史東 可能佩戴的那種笨重的鐲子。萊克說，最終產品——第一批將於年底發貨——將類似於汗帶。原型機由 3D 列印的黑色塑膠製成，嵌入了多個肌肉活動感測器。它們充當肌電圖儀，或檢測由啟用的肌肉產生的微伏級微小電訊號的儀器。“挑戰在於拾取那些微小的肌肉活動訊號，並忽略所有噪音，”萊克說。
一個慣性感測器，嵌入在 MYO 的一個片段中，可以記錄手臂的運動，例如滾動波或來回擺動。透過使用大量資料，萊克和他的聯合創始人應用機器學習來訓練 MYO 識別特定訊號，同時消除背景噪聲。“我對 MYO 印象深刻的是，它將最先進的模式識別和機器學習演算法相結合，以檢測手勢，並具有強大的資料採集基礎，”滑鐵盧大學的電氣工程師 丹尼爾·斯塔舒克 在一次電話採訪中說，他與 Thalmic Labs 沒有經濟關係。“將這兩件事結合在一起非常有用。”
到目前為止，感測器可以識別大約 20 種手勢，從掃臂到握拳。在最精細的範圍內，MYO 可以響應拇指和手指捏在一起的動作。“並不是我們無法檢測到更小的動作，但如果我們這樣做，就會有太多的誤報，”萊克解釋道。
萊克認為，MYO 最大的侷限性在於使用者必須佩戴它。如果臂環沒有纏繞在前臂上，它就無法檢測到運動。他補充說，目前改進 MYO 效能的挑戰包括更好地定義一組直觀的手勢，這些手勢可以應用於各種應用。該團隊還在努力改進 MYO 的演算法，以提高靈敏度和錯誤手勢檢測之間的平衡。
繼續演示，萊克打開了一款名為《反恐精英》的電腦遊戲，上下、左右揮舞手臂，以改變虛擬世界中的視角，並彎曲拇指到手掌頂部以射擊槍支。然而，萊克表示，MYO 的應用比遊戲更廣泛。儘管萊克收到了來自遊戲、音樂、玩具、無人機等專業公司的諮詢，但他還與從事生物訊號和肌電圖分析的實驗室以及一些從事假肢研究的實驗室進行了接觸。他認為 MYO 可以在用於幫助患有運動控制喪失的人進行康復的嚴肅遊戲中找到一席之地，透過在患者重新學習某些動作的過程中向他們提供反饋。
MYO 還可以幫助部分癱瘓或殘疾人士，只要他們有一個功能正常的前臂。“如果他們可以完成手勢或某些手勢，那麼是的，這可以用來控制他們的環境，”斯塔舒克說。這可以讓殘疾人士控制燈開關、開啟電視以及控制電動床或輪椅。
在辦公室裡，經過一段時間的練習，我開始掌握手勢控制，引導游標懸停在萊克螢幕上的物體上，或者在《反恐精英》黑暗的大廳中向右或向左轉彎。雖然我仍然無法設法讓虛擬槍支開火，但如果 Thalmic 實現了其願景，我將有很多機會在未來練習。
“隨著我們逐漸遠離桌面計算，我們對移動、始終可用、可穿戴計算的理念非常感興趣，”萊克說。