Ученый хакнул свой протез, чтобы писать музыку «силой мысли»
Какое-то время уйдет на обучение, но так все равно гораздо удобнее.
Кстати, на сайте читать удобнее
Бертольт Мейер, профессор психологии в Хемницком техническом университете — большой фанат музыки и диджеинга. Есть проблема: Мейер родился без предплечья и кисти левой руки, ему приходится пользоваться специальным протезом.
Диджеить и писать электронную музыку с помощью протеза не слишком удобно, все-таки по гибкости и точности он уступает настоящей руке. Но Бертольт, кажется, нашел решение: он хакнул собственный протез и превратил его в музыкальный инструмент.
Протез Мейера управляется с помощью электрических сигналов, поступающих от мышц в культе ученого. С помощью инженеров KOMA Elektronik Бертольт изготовил SynLimb, устройство, которое заменяет роботизированную кисть и тоже может управляться с помощью тех же электрических сигналов от мышц.
SynLimb преобразует сигналы электродов, которые протез получает от моей культи, в контролирующее напряжение для управления модульным синтезатором. С помощью SynLimb я могу напрямую подключить протез к синтезатору и управлять им с помощью тех же сигналов моего тела, которыми обычно управляю рукой.
Бертольт Мейер
По словам Бертольта, для него все выглядит и ощущается так, словно он управляет синтезатором «силой мысли». Пока это только прототип: SynLimb нуждается в доработке, а сам Мейер — в привыкании к своей новой «музыкальной конечности».
Большую часть ролика Бертольта рассказывает, как именно работает его доработанный протез. Демонстрация SynLimb начинается после отметки 05:20, когда Мейер меняет обычную кисть на новое устройство.
- Xiaomi тоже будет предустанавливать российское ПО на свои смартфоны
- ASUS планирует продать 660 тысяч ноутбуков с предустановленным Яндекс.Браузером
- В Dreams возмутительно точно воссоздали ощущения от игры в Red Dead Online
- В рекламе Land Rover показали погоню из нового фильма о Джеймсе Бонде
- Samsung будет предустанавливать российское ПО на свои смартфоны и телевизоры
- Технология Nvidia DLSS год спустя: больше никаких тензорных ядер и прицельного обучения