Apple studia un'AI che riconosce i gesti della mano leggendo i segnali dei muscoli

Apple sta continuando a investire nella ricerca su nuove modalità di interazione tra uomo e dispositivi digitali. In uno studio pubblicato sul suo blog Machine Learning Research, i ricercatori di Cupertino descrivono un sistema AI che ha imparato a riconoscere i movimenti della mano analizzando segnali elettrici prodotti dai muscoli. La particolarità del modello è quella di riuscire a interpretare anche gesti che non facevano parte dei dati utilizzati durante il training. Lo studio, dal titolo “EMBridge: Enhancing Gesture Generalization from EMG Signals through Cross-Modal Representation Learning”, sarà presentato a ICLR 2026, la conferenza scientifica in programma ad aprile.

La ricerca è incentrata sull’elettromiografia, o EMG, tecnica che misura l’attività elettrica generata dai muscoli quando si contraggono che viene utilizzata da tempo in ambito medico, ad esempio per diagnosticare disturbi neuromuscolari o per controllare protesi. Negli ultimi anni questa tecnica sta attiransdo l’interesse anche nel campo dei dispositivi indossabili e delle interfacce digitali.

Il principio è semplice: ogni movimento della mano o delle dita genera dei piccoli segnali elettrici nei muscoli dell’avambraccio. Se registrati da sensori e interpretati da un algoritmo, diventa possibile capire quale gesto sta compiendo una persona senza dover osservare direttamente la mano.

Per addestrare il sistema, i ricercatori hanno utilizzato grandi dataset che combinano segnali EMG e movimenti reali della mano registrati con precisione. Il principale è emg2pose, una raccolta open source che contiene circa 370 ore di registrazioni effettuate su 193 partecipanti, con 29 categorie di movimenti tra gesti discreti e movimenti continui. Le posizioni della mano sono state registrate con sistemi di motion capture ad alta risoluzione, producendo oltre 80 milioni di etichette di movimento.

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