Tap-tap Manager

Хочу поделиться с вами моим проектом выходного дня. Когда-то раньше, я занимался волновой физикой (акустика, сейсмика и тп). Пришла в голову идея - если разместить 3 акселерометра на столе (или любом другом плоском объекте), то можно локализовать любые взаимодействия с этой поверхностью.

Сначала попробовал использовать явление поляризации волн, но оказалось что вертикальные колебания ответственны за 95% энергии и метод хорошо работать не будет.

Затем попробовал использовать свойства сети (array) - для того что бы триангулировать сигнал. Для этого надо четко ловить первую фазу прихода волны (phase picking). Ок, не проблема, сделали с Клодом полный finite element method для решение волнового уравнения, на симулятор обучили модель для phase picking - сделали трансфер на реальные данные, чуть откалибровали и работает. Ура! Точность все равно была не очень, потому что разрешающая способность моей сети не очень.

А что если вообще забить на физику и просто обучить нейросеть для локализации? И по заветам Саттона (bitter lesson) - все получилось и результаты на видео! Точность локализации получилась примерно в 2 раза выше, чем при использовании физики.

Я думаю вообще такие системы: симулятор физики, плюс реальные сенсоры и актуаторы (в моем случае стучание по столу) + мощный ИИ (Fable 5) = next frontier of science.