This start-up revolutionizes interaction with computers

Jusqu’à aujourd’hui, le clavier reste l’une des principales manières de communiquer avec un ordinateur. Avec le temps, l’interaction homme-machine a considérablement évolué.However, this habit has not changed.Besides, a recent invention strengthens this trend. En fait, des chercheurs ont récemment trouvé une façon d’être encore plus efficace lors des interactions avec les machines. Il s’agit de la reconnaissance des gestuelles des mains.

Actuellement, cette nouvelle technologie n’en est encore qu’à sa phase de développement. Les chercheurs qui l’ont conçue ont nommé le prototype « Typealike ». Pour accomplir sa fonction, le programme utilise la webcam d’un ordinateur portable ordinaire. Il identifie les mains à proximité du clavier et exécute l’opération associée à la position de la main.

Typealike est une technologie révolutionnaire qui se base sur une intelligence artificielle. Selon les concepteurs, il pourrait être exploité dans le domaine de la réalité virtuelle. Dans ce secteur, le programme aurait le potentiel de supprimer le besoin de contrôleurs manuels.

Typealike origins

Selon Nalin Chhibber, le groupe de chercheurs a d’abord eu l’idée de chercher de nouvelles utilisations à la webcam.Note that Nalin holds a master's degree in the Cheriton School of Computer Science at the University of Waterloo.

À partir de cette idée, l’équipe a inventé un accessoire mécanique capable de rediriger la webcam en direction des mains. Par la suite, les chercheurs ont développé un logiciel qui peut distinguer de nombreux gestes de la main.He had to be able to recognize a precise gesture under several conditions, and this, for various users.In order to be effective enough, they had to train it.

A program based on artificial intelligence

Le groupe de chercheurs a alors appliqué des techniques d’apprentissage automatique lors de l’entraînement de Typealike. En d’autres termes, les concepteurs ont développé une intelligence artificielle spécifique.Fabrice Matulic, principal researcher at Preferred Networks Inc.and former postdoctoral researcher in Waterloo, to bring more explanations on this subject.

Puisqu’il s’agit d’un réseau neuronal, ils ont dû entraîner l’algorithme à détecter les différentes positions des mains.In addition, the shape of the hands and their sizes can influence the user's gestures. De ce fait, ils ont collecté beaucoup de données venant de plusieurs personnes dans des conditions d’éclairage variables. Cet entraînement de la machine a été possible grâce à des dizaines de volontaires.