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Meta旗下Reality Labs揭露正在开发的一款实验性腕带装置，能让用户以手势控制电脑、游戏机或是智慧眼镜。

Reality Labs也在最新一期《Nature》期刊公布这项研究。最新研究是一项非侵入式神经制动介面，能从表面肌电（surface electromyography，sEMG）讯号解读并转换成电脑控制指令，它包含了一款包含感测器的腕带装置，名为sEMG-RD，及一个讯号解读模型的软件基础架构。

sEMG-RD的腕带感测器能蒐集大脑控制手部肌肉动作的神经讯号，并传送给AI模型。研究团队开发的进阶机器学习模型sEMG，能将这些大脑发送的神经讯号转换成系统操作指令。运用新实验的肌电控制系统，Meta的实验中，成功让用户以sEMG-RD控制Meta的AR眼镜Orion，Meta希望未来能让装置使用者不需键盘、滑鼠甚至使用手机就能打字、控制选单或和数位内容互动。

图片来源／Meta

sEMG模型以数千名明确同意的参与者的资料训练而成，可判读多种操作意图，包括点、捏、扫等，用户也可以在硬质表面如桌上、甚至大腿比画写字，Meta的手写辨识技术也能将之转成文字。此外，研究团队表示，虽然基础模型已经具备泛化（generalized）能力，能準确适用于不同人，但是也允许客製化；只要少量个人化资料就能提升个别使用者的辨识準确度，例如提升16%的手写辨识。这意谓着，使用者配戴sEMG衍生的装置愈久，表现就会愈好。

Meta表示，sEMG是完全非侵入式方法，将神经肌肉讯号转换成电脑互动，开启全新的脑机介面（brain-computer-interface）可能性。现有的高频介面（像是马斯克的NeuraLink或BrainGate），需要动手术，而且以脑电脑蒐集脑电图（electroencephalogram, EEG）虽然适用性较广，但这类方法设定较麻烦，且讯噪比太低（讯号品质低）也限制了可用性。肌电图已广泛用于义肢操控，但需要在使用者身上配戴笨重的讯号放大器及电池。

相较之下，sEMG具备脑机介面的高品质讯号，轻巧的腕带装置也提升适用普及性。研究人员相信，新的腕带装置不但可为身体障碍的用户提供非侵入式的电脑互动工具，也可探索新的人机互动方式，应用于一般商业及消费娱乐用途上。