Meta设计了一个腕带，该腕带使用户能够在不触摸屏幕的情况下与数字设备键入并与数字设备进行交互。这种创新的设备旨在解释肌肉运动背后的微妙意图，将其转化为可操作的命令。
该技术背后的核心概念涉及通过监测肌肉活动来捕获用户的预期操作。 Meta的研究人员已经开发了腕上戴的装置，以将轻微的肌肉抽搐转换为计算机可以处理的命令，从而创建了新的接口范式。这种方法消除了在某些应用程序中对常规输入方法（例如键盘或触摸屏）的需求。
腕带通过检测和解码源自前臂肌肉的电信号发挥作用。 Meta采用人工智能（AI）算法来解释这些信号，从而使设备能够了解用户的预期操作。 AI系统旨在辨别与特定命令或输入相对应的肌肉活动中的模式。
腕带功能的演示是在空中撰写“ Hello World”的用户。相应的文本实时出现在屏幕上，可视化翻译的肌肉运动。该演示展示了腕带充当免提输入设备的潜力。
Meta还展示了腕带控制光标运动并促进游戏体验的能力。仅使用手指水龙头或微妙的手动运动，用户可以与屏幕上的元素进行交互并玩游戏。这突出了该设备在各种应用程序中提供替代控制方法的潜力。
Meta Reality Labs研究副总裁Thomas Reardon强调了这一发展的重要性。他说：“这确实是我们这里有一系列令人叹为观止的发现。”强调了这项技术的潜在影响。
常规的脑机界面通常需要手术程序。相比之下，Meta的腕带提供了一种非侵入性方法。该设备使用电极来检测从大脑传播到肌肉的信号，从而绕开了对直接脑植入物的需求。
Reardon解释了这个设计选择：“我们决定采取不同的方法并记录大脑的自然产出。我们不需要进入您的身体来聆听 [it]。我们可以从身体的一侧做到这一点。”
腕部和前臂包含控制手和手指运动的肌肉的浓度。腕带利用这种解剖学布置来捕获详细的神经肌肉信号。然后，将这些信号实时处理，并通过蓝牙技术传输到计算机，从而无缝与数字设备的互动。
为了确保AI可以准确地解释各种运动风格，元积聚了数千名参与者的培训数据。这种广泛的数据收集工作使AI可以适应各个用户特征，从而提高腕带的可用性和准确性。
元小组设想了腕带的广泛应用，从协助残疾人到增强日常用户的体验。雷登说：“我们采取了一种说法，我们将如何构建某些东西，使它与80亿人的开箱即用？”
Reardon进一步阐述了该技术的潜在可扩展性：“我们发表的这项研究表明，有一些固有的，我们称之为缩放定律，使我们能够为真正的所有文明建立一个通用模型，使人们可以直接介绍乐队并直接使用自己的大脑。他们以一般的方式从他们的大脑中选出这些信号来控制一台计算机。”
Meta Reality Labs研究科学总监Patrick Kaifosh对该技术的未来发展表示乐观。他说，他希望“这项技术会走得更远”，这表明了不断的改进和扩大的能力。
Kaifosh补充说：“您所看到的是这些扩展曲线在您吸引更多的人，更多的参与者，数据，越来越好时继续，”突出了持续数据收集和研究的重要性。
META的目标是该研究为在神经运动界面领域的进一步研究提供基础。根据 陈述，Meta希望该研究为更广泛的科学界提供蓝图，以“创建自己的神经运动界面”。
作为对开放研究的承诺的一部分，Meta已公开发布了从300多名参与者获得的100个小时的肌肉信号数据。这些数据可用于研究人员和开发人员，从而促进了神经接口技术领域的创新。
