شاشات لمس دقيقة بفضل الذكاء الاصطناعي

طور علماء من ETH Computer حلاً للذكاء الاصطناعي يمكّن شاشات اللمس من الاستشعار بدقة أعلى بثماني مرات من الأجهزة الحالية.

في حين أن مستشعرات اللمس ، التي تكتشف إدخال الإصبع على الشاشة التي تعمل باللمس ، لم تتغير كثيرًا منذ إصدارها لأول مرة في منتصف العقد الأول من القرن الحادي والعشرين ، فإن شاشات الهواتف الذكية والأجهزة اللوحية توفر الآن جودة بصرية غير مسبوقة ، وهو ما يتضح أكثر مع كل جيل جديد من الأجهزة هذا هو دقة ألوان أعلى أو دقة أعلى أو تباين أكثر وضوحًا.

قام كريستيان هولز ، أستاذ علوم الكمبيوتر في المعهد الفدرالي السويسري للاستشعار والتفاعل والإدراك (SIPLAB) ، مع طالب الدكتوراه بول ستريلي ، بتطوير ذكاء اصطناعي (AI) يسمى CapContact قادرًا على إعطاء شاشات تعمل باللمس بدقة فائقة بحيث يمكن أن يكتشف بشكل موثوق متى وأين تلمس الأصابع سطح الشاشة ، بدقة أعلى بكثير من حالة الأجهزة الحالية.

تم تصميم AI لشاشات اللمس السعوية ، وهي أنواع شاشات اللمس المستخدمة في معظم الهواتف المحمولة والأجهزة اللوحية وأجهزة الكمبيوتر المحمولة. هنا مدخل بطاقة الذاكرة : نعم يكتشف موضع الأصابع من خلال حقيقة أن المجال الكهربائي بين خطوط المستشعر يتغير بسبب قرب الإصبع عند لمس سطح الشاشة ولكن لا يمكنه بالفعل اكتشاف الاتصال الحقيقي.

يستخدم CapContact شاشات اللمس كأجهزة استشعار للصور. وفقًا لهولز ، فإن الشاشة التي تعمل باللمس هي في الأساس كاميرا عمق منخفضة الدقة للغاية يمكنها رؤية حوالي ثمانية ملليمترات. لا تلتقط كاميرا العمق صورًا ملونة ، ولكنها تسجل صورة لمدى قرب الكائنات. يتطلع CapContact إلى استغلال هذا للكشف بدقة عن مناطق التلامس بين الأصابع والأسطح من خلال خوارزمية التعلم العميق الجديدة التي طورها الباحثون.

قال هولز: "أولاً ، يقدّر برنامج CapContact مناطق التلامس الفعلية بين الأصابع وشاشات اللمس عند اللمس ، وثانيًا ، يولد مناطق الاتصال هذه بدقة أعلى بثماني أضعاف من مستشعرات اللمس الحالية ، مما يمكّن أجهزتنا التي تعمل باللمس من اكتشاف اللمس بشكل أكثر دقة. . "

لتدريب الذكاء الاصطناعي ، استخدم الفريق بيانات من العديد من اللمسات من العديد من المشاركين في الاختبار ، والتقط الباحثون مجموعة بيانات تدريبية ، تعلم منها CapContact التنبؤ بمناطق الاتصال فائقة الدقة من بيانات المستشعر الخشنة ومنخفضة الدقة لأجهزة اللمس الحالية.

تمكن الباحثون من إظهار أن ثلث الأخطاء في الأجهزة الحالية ناتجة عن استشعار المدخلات منخفض الدقة. يمكن لـ CapContact إزالة هذه الأخطاء من خلال نهج التعلم العميق للباحث.

وتمكنوا أيضًا من إثبات أن CapContact يميز بشكل موثوق أسطح اللمس حتى عندما تلمس الأصابع الشاشة بالقرب من بعضها البعض. هذا هو الحال ، على سبيل المثال ، مع إيماءة القرص ، عندما تحرك إصبع الإبهام والسبابة عبر الشاشة لتكبير النصوص أو الصور. بالكاد تستطيع أجهزة اليوم التمييز بين اللمسات المتجاورة.

يشير هذا البحث إلى أن حل الذكاء الاصطناعي هذا يمكن أن يمهد الطريق لاستشعار اللمس الجديد في الهواتف المحمولة والأجهزة اللوحية المستقبلية القادرة على العمل بشكل أكثر موثوقية ودقة ، ولكن مع تقليل المساحة والتعقيد من حيث تصنيع المستشعرات.