Разработчик
Мотив НТ, Лаборатория Касперского
Цель
Подтвердить эффективность использования нейроморфного процессора для обработки данных ЭМГ, полученных с носимых устройств.
Применение технологии
- жестовое управление техникой (робототехника, промышленность, бытовые устройства, игровые консоли, бортовая электроника)
- управление протезами
- нейроинтерфейсы
Программно-аппаратный комплекс
- персональный компьютер
- нейроморфный акселератор с процессором АЛТАЙ-1
- браслет манипулятор MYO Thalmic Labs
- сверточная нейронная сеть - 4 слоя
- фреймворк Kaspersky Neuromorphic Platform (в тч пакет knp_ann2snn)
- эмулятор АЛТАЙ
Чтобы продемонстрировать высокую энергоэффективность нейроморфного процессора в распознавании жестов использовались нейронные сети, размещенные на процессоре NVidia GTX 1650 Ti и на АЛТАЕ-1.
В качестве устройства, считывающего данные электромиограммы использовался контроллер движений MYO Thalmic Labs (оригинальный браслет, находясь на предплечье, отслеживает 4 вида движений и вращения во всех плоскостях).
В качестве устройства, считывающего данные электромиограммы использовался контроллер движений MYO Thalmic Labs (оригинальный браслет, находясь на предплечье, отслеживает 4 вида движений и вращения во всех плоскостях).
В процессе работы доказано, что задержка при классификации жестов по данным ЭМГ составляет Х секунд.