Исследователи из Meta✴✴ Platforms работают над созданием браслета, которые позволит управлять компьютером посредством жестов. С помощью этого устройства можно перемещать курсор мыши, запускать приложения и отправлять сообщения, написанные рукой в воздухе, как будто карандашом.

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Компьютер месяца — сентябрь 2026 года

Источник изображения: Meta✴✴ Reality Labs

Браслет Meta✴✴ использует технологию поверхностной электромиографии (sEMG), которая распознаёт электрические сигналы, генерируемые мышечной активностью, для интерпретации движений пользователя. Эти сигналы позволяют устройству определять действия человека ещё до того, как он их совершит. Браслет разрабатывается для того, чтобы предоставить людям с ограниченным двигательными возможностями удобный инструмент для взаимодействия с компьютером.

Компания сотрудничает с Carnegie Mellon в процессе тестирования браслета на людях с повреждениями спинного мозга, за счёт чего они получают возможность взаимодействия с компьютерами. По данным исследователей, у людей даже с полным параличом рук наблюдается некоторая мышечная активность. За счёт этого браслет может интерпретировать действия, которые они хотели бы совершить.

Браслет является более простой альтернативой других проектов, таких как мозговые имплантаты Neuralink, которые вживляются в мозг людей с тяжелыми формами паралича. В отличие от этого, браслет Meta✴✴ можно использовать без хирургического вмешательства. Когда он может попасть в массы, пока неизвестно.

Канадские инженеры разработали экспериментальную технологию, которая позволяет управлять мобильными приложениями на ходу — для этого они предложили совершать простые, но несколько неловкие движения ногами, не останавливаясь.

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Компьютер месяца — сентябрь 2026 года

Источник изображения: youtube.com/@uwaterloo

Среднестатистический взрослый человек совершает от 3500 до 7000 шагов в день, поэтому инженеры Университета Ватерлоо в Канаде предложили использовать движения ног для управления мобильными приложениями. Они построили систему, которая считывает «ножные» команды и позволяет, например, заказывать кофе, управлять музыкальным проигрывателем и отвечать на телефонные звонки, используя гарнитуру смешанной реальности.

Идея проекта пришла профессору информатики Дэниелу Фогелю (Daniel Vogel), когда в холодный день ему пришлось остановиться и вынуть руки из тёплых карманов, чтобы заказать кофе через приложение на телефоне. Он задался вопросом, можно ли выполнить то же самое, не останавливаясь. Изучив существующие исследования, профессор Фогель и его коллеги изначально определили 22 «жеста походки» — движения, которые выделяются в процессе ходьбы, но не мешают продолжать движение.

Проведя исследование с участием 25 добровольцев, инженеры проанализировали эти «жесты» с точки зрения их совместимости с обычной ходьбой, простоты выполнения и приемлемости в обществе. В результате они отобрали семь жестов, которые оказались наиболее подходящими для использования на публике, и интегрировали их в интерфейс гарнитуры смешанной реальности. Добровольцам показали основные движения и предложили выполнять различные операции во время ходьбы: включать музыку, регулировать громкость, заказывать латте, принимать или отклонять входящие звонки.

Система корректно распознавала команды в 92 % случаев. Участники эксперимента в основном положительно оценили технологию, отметив её простоту в использовании, и признались, что не отказались бы продолжить её применять.