Ce pistolet Nerf utilise l’IA pour prédire quand vous appuyerez sur la gâchette

Un fabricant amateur a fait passer le modding Nerf au niveau supérieur en intégrant l’apprentissage automatique dans un blaster sur mesure appelé Stinger. Les blasters à « volant d’inertie » hautes performances souffrent généralement d’un léger retard lorsque les moteurs tournent à pleine vitesse, ce qui peut faire la différence entre un succès ou un échec dans un jeu rapide. Pour résoudre ce problème, le créateur « stingernerf » a contourné les commutateurs matériels traditionnels et s’est tourné vers un microcontrôleur RP2040 pour « lire » l’intention de l’utilisateur à travers le mouvement.

Le système fonctionne en utilisant un Unité de mesure inertielle (IMU) pour suivre le mouvement du blaster dans l’espace 3D. En formant un petit réseau neuronal Avec environ 4 000 paramètres sur 15 minutes de données de jeu réelles, le blaster apprend à reconnaître les « signaux » physiques spécifiques qui se produisent juste avant qu’une personne ne décide de tirer. Lorsque l’IA détecte ces modèles, elle déclenche automatiquement la rotation des moteurs 100 millisecondes plus tôt, éliminant ainsi efficacement le décalage sans gaspiller la durée de vie de la batterie en cas de ralenti constant.

Ce projet est un parfait exemple de « Edge AI », où des calculs complexes sont effectués localement sur du matériel peu coûteux plutôt que dans le cloud. Prouvant qu’il n’est pas nécessaire d’avoir un superordinateur pour expérimenter l’apprentissage automatique, le créateur a rendu l’ensemble du projet open source. Ils ont même développé un outil basé sur un navigateur qui permet à d’autres fabricants de former leurs propres modèles de mouvement personnalisés à l’aide de JavaScript, rendant ainsi l’intégration avancée de l’IA accessible à l’ensemble de la communauté des bricoleurs.

Retrouvez l’histoire de Raspberry Pi dans cette vidéo :