อินเทอร์เฟซแบบนิวรอลทำงานอย่างไรกับแว่นตา Orion

ภาพรวมของอินเทอร์เฟซประสาท

ส่วนต่อประสานประสาทได้รับการออกแบบให้เป็น สายรัดข้อมือ ซึ่งจับสัญญาณมอเตอร์ประสาทที่สมองส่งไปยังร่างกาย ช่วยให้ผู้ใช้สามารถดำเนินการต่างๆ กับแว่นตา Orion ได้โดยไม่จำเป็นต้องสัมผัสหรือสบตาโดยตรง สายรัดข้อมือจะตีความสัญญาณเหล่านี้โดยใช้คลื่นไฟฟ้ากล้ามเนื้อ (EMG) และแปลเป็นคำสั่งสำหรับแว่นตาแทบจะในทันที[1][2][3]

คุณสมบัติที่สำคัญของอินเทอร์เฟซประสาท

- การจดจำท่าทาง: สายรัดข้อมือจะจดจำท่าทางมือต่างๆ เช่น การบีบนิ้วเข้าหากันเพื่อเลือกรายการ หรือการเลื่อนดูแอปพลิเคชันด้วยการเคลื่อนไหวเฉพาะ การตอบสนองแบบสัมผัสจะยืนยันเมื่อยอมรับท่าทางสัมผัส ซึ่งจะช่วยยกระดับประสบการณ์ผู้ใช้[3][4]
- ปฏิสัมพันธ์ที่เป็นธรรมชาติ: ผู้ใช้สามารถควบคุมแว่นตาในขณะที่มืออยู่พัก ทำให้การโต้ตอบรู้สึกเป็นธรรมชาติมากขึ้นและรบกวนน้อยลง ตัวอย่างเช่น การมองเพียงแค่วัตถุก็สามารถเริ่มต้นการกระทำได้ และทำให้ประสบการณ์มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น[4] [5]
- บูรณาการกับวิธีการควบคุมอื่นๆ: แว่นตา Orion ยังรองรับการติดตามดวงตา คำสั่งเสียง และท่าทางมือแบบดั้งเดิม ทำให้ผู้ใช้สามารถนำทางและโต้ตอบกับเนื้อหาดิจิทัลได้หลากหลายวิธี[3] [6]

ข้อมูลจำเพาะทางเทคนิค

แว่นตา Orion มีฮาร์ดแวร์ขั้นสูงที่ประกอบด้วย:

- ไมโครโปรเจ็กเตอร์ LED: สิ่งเหล่านี้ฝังอยู่ในเฟรมเพื่อสร้างจอแสดงผลบนกระจกหน้าโดยตรงต่อหน้าต่อตาของผู้ใช้ โดยฉายภาพผ่านเลนส์ที่ออกแบบมาเป็นพิเศษซึ่งทำจากซิลิคอนคาร์ไบด์[3] [4]
- ขอบเขตการมองเห็นที่กว้าง: ด้วยขอบเขตการมองเห็น 70 องศา Orion มีเป้าหมายที่จะมอบประสบการณ์ AR ที่ดื่มด่ำเทียบเท่ากับชุดหูฟังความเป็นจริงผสมขนาดใหญ่กว่า[6]
- หน่วยประมวลผลภายนอก: แว่นตาต้องใช้ระบบคอมพิวเตอร์ไร้สายที่ประมวลผลแอปพลิเคชันและกราฟิก ทำให้มีการออกแบบที่มีน้ำหนักเบาโดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพ[6]

ผลกระทบในอนาคต

Mark Zuckerberg วางตำแหน่งแว่นตา Orion เพื่อเป็นการมองเห็นอนาคตของเทคโนโลยี AR โดยเน้นศักยภาพของแว่นตาสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย ตั้งแต่การสื่อสารไปจนถึงการโต้ตอบกับปัญญาประดิษฐ์ การพัฒนาอินเทอร์เฟซแบบนิวรัลนี้เป็นส่วนหนึ่งของวิสัยทัศน์ที่กว้างขึ้นของ Meta ในการบูรณาการ AR เข้ากับชีวิตประจำวัน โดยก้าวไปไกลกว่าวิธีการป้อนข้อมูลแบบเดิมๆ เช่น หน้าจอสัมผัสและคีย์บอร์ด[2] [5]

โดยสรุป แว่นตา Orion AR ของ Meta ใช้ประโยชน์จากอินเทอร์เฟซประสาทที่ซับซ้อน ซึ่งปรับปรุงการโต้ตอบของผู้ใช้ผ่านการจดจำท่าทางและการตีความสัญญาณสมอง ทำให้เกิดมาตรฐานใหม่สำหรับอุปกรณ์ความเป็นจริงเสริม