Et forskningsteam ved Cornell, ledet af ph. d. -studerende Hyunchul Lim, har skabt SpellRing, en AI-drevet ring, der bruger mikro-sonar til at spore finger-stavning i amerikansk tegnsprog (ASL) i realtid. I modsætning til tidligere klodsede enheder er SpellRing kompakt og designet til at imødekomme behovene hos det døve og hørehæmmede samfund. Den gør det muligt for brugerne at indtaste tekst i computere eller smartphones ved hjælp af finger-stavning, som staver ord, der ikke er repræsenteret ved specifikke ASL-tegn. SpellRing bæres på tommelfingeren og indeholder en mikrofon, en højttaler og et mini-gyroskop - alle beskyttet i et 3D-printet hus, der er på størrelse med en kvartdollar. Disse komponenter arbejder sammen om at sende og modtage uhørlige lydbølger, der overvåger fingerbevægelser.

En proprietær dybde-læringsalgoritme behandler sonar-dataene for at genkende fingerstavede bogstaver med en nøjagtighed på 82-92% baseret på test med over 20. 000 ord fra både nybegyndere og erfarne ASL-tegnere. Projektet, der blev præsenteret på Association of Computing Machinery’s CHI-konference i Japan, sigter mod at bygge bro mellem teknologisk udvikling og ASL-samfundet. Dog bemærkede forskerne, at det fortsat er en udfordring at anerkende variationer i ASL-fingerstavning. Dette projekt er en videreudvikling af en tidligere model kaldet Ring-a-Pose og er i overensstemmelse med SciFi Labs mål om at udvikle sonar-udstyrede enheder til forskellige anvendelser. Fremtidige forbedringer kan omfatte integration af mikro-sonarsystemet i briller for at muliggøre en mere omfattende ASL-oversættelse ved at fange overkroppens bevægelser og ansigtsudtryk, som spiller en væsentlig rolle i ASL-kommunikation. Projektet har fået støtte fra National Science Foundation med bidrag fra forskellige medforfattere inden for informationsvidenskab, datalogi og lingvistik.