निक ज़ेट्टा ने गेमिंग एम बढ़ाने को रोबोटिक एक्सोस्केलेटन बनाया: YOLO व Nvidia Jetson आधारित कंप्यूटर विज़न, 17 ms लेटेंसी—और Aimlabs में दूसरा स्थान.
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Basically Homeless चैनल के लिए जाने जाने वाले ब्लॉगर और इंजीनियर-उत्साही निक ज़ेट्टा ने एक अनोखा डिवाइस बनाया—वीडियो गेम्स में निशाना साधने की सटीकता निखारने के लिए तैयार किया गया एक्सोस्केलेटन। उनका उद्देश्य यह परखना था कि क्या कोई रोबोटिक सिस्टम सटीकता और प्रतिक्रिया को उस स्तर तक पहुंचा सकता है, जो साधारण इंसान के लिए मुश्किल हो.
इस बहिर्खांचे में तीन मुख्य हिस्से हैं: माउस को घुमाने के लिए मोटराइज्ड कलाई, क्लिक की जिम्मेदारी लेने वाला सोलिनॉइड मेकैनिज्म, और स्क्रीन पर लक्ष्य पहचानने वाली कंप्यूटर-विज़न प्रणाली। डेटा संसाधित करने के लिए ज़ेट्टा ने Nvidia Jetson बोर्ड और अपने द्वारा प्रशिक्षित YOLO मॉडल का इस्तेमाल किया.
वायरिंग, एन्कोडरों और लेटेंसी से जुड़ी कई अड़चनों के बाद डेवलपर ने प्रतिक्रिया में होने वाली देरी को घटाकर 17 मिलीसेकंड तक ला दिया। इससे लक्ष्यों पर लगभग तत्काल प्रतिक्रिया देना संभव हुआ और अंततः इसी डिवाइस की मदद से ज़ेट्टा ने Aimlabs की वैश्विक रैंकिंग में दूसरा स्थान हासिल किया.
ज़ेट्टा इस परियोजना को आधा मज़ाक, आधा गंभीर रोबोटिक्स प्रयोग के तौर पर पेश करते हैं। उनका कहना है कि यह चीटिंग नहीं, बल्कि मानव आंख का निष्पक्ष विकल्प बनने के लिए बनाया गया एक्सोस्केलेटन है। एक प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट के रूप में नतीजा काफी ठोस लगता है—और अनायास यह सवाल भी उभरता है कि मानवीय कौशल कहां खत्म होता है और सहायक मशीनरी की शुरुआत कहां से मानी जाए.