Project Soli & The Coming Use of Radar in Human-Machine Interfaces

Radar on 85 vuotta vanha tekniikka, jota ei ole viime aikoihin asti otettu aktiivisesti käyttöön ihmisen ja koneen rajapinnoissa. Tutkapohjaisen eletunnistuksen avulla käyttäjän aikomus voidaan päätellä useammassa kontekstissa kuin pelkästään optiseen pohjautuva seuranta tällä hetkellä sallii.

Googlen käyttämä Project Soli, tutkapohjainen eleentunnistusjärjestelmä, Pixel 4-sarjan puhelimissa on mitä todennäköisimmin ensimmäinen askel tutkan käyttöönotossa syötteenä vuorovaikutuksessa laitteidemme kanssa.

Tausta projektista soli

Google I/O 2015-tapahtumassa atap (Advanced Technology and Projects) – ryhmä julkisti useita uusia aloitteita. Näitä olivat:

• Project Abacus — multi-factor user authentication based on user location, typing patterns, and voice patterns
• Project Vault — a secure computing environment on a MicroSD — kortilla, for any platform
• Project Jacquard-conductive thread embedded in mass-producible textiles to create wearable — based interactions
• Project Soli-a tiny radar sensor that ’ s capable to micro — Ele detection

näistä Jacquard ja soli ovat edelleen aktiivisia-jacquard on integroitunut erilaisiin kulutustuotteisiin muodin mukana Levi ’ s, Saint Laurant ja Adidas.

useiden prototyyppien iterointien läpikäynnin jälkeen Google integroi Solin Pixel 4: ään osana Motion Sense-ominaisuutta, jonka avulla puhelin voi aloittaa kasvojentunnistusprosessin ennen kuin puhelimen omistajan on edes pakko koskea puhelimeensa.

pian I/O: n julkistuksen jälkeen ATAP esitti pyynnön kolmannen osapuolen kehittäjille hakea Alpha Developer program for Project Soli-ohjelmaan, jotta he saisivat palautetta alkuvaiheen kehityspaketistaan. Täytin hakemuksen kehittääkseni musiikkipohjaista vuorovaikutusta Solin kanssa, ja minut hyväksyttiin ohjelmaan.

kirjoitin lisää kokemuksistani alpha developer Programin jäsenenä täällä; halusin tällä blogikirjoituksella antaa enemmän yleiskuvan millimetriaaltotutkan kyvyistä ja siitä, miten ne mahdollistavat tiettyjä uusia kokemuksia ja kokeiluja ihmisen ja tietokoneen välisen vuorovaikutuksen alalla.

tästä alueesta on kirjoitettu useita akateemisia tutkielmia sen jälkeen, kun projekti Soli julkistettiin tutkimassa eri sovellusalueita, joten tarkastelemme niitä; sekä nopea katsaus millimetriaaltotutkaan ja sen tarjoamiin ominaisuuksiin.

Tarkastellaanpa ensin Project Solia käyttävää ensimmäistä kaupallista tuotetta, Pixel 4: ää.

ensimmäinen kaupallinen tuote, joka integroi Project Solin on Googlen lokakuussa 2019 julkaisema Pixel4.

teaser-mainos vihjasi, että uusi puhelin olisi ensimmäinen tuote, joka integroituisi Soliin; ottaen huomioon siinä näkyvät kosketuksettomat ilmaeleet:

Soli-siru tarjoaa kolme uudenlaista ominaisuuksia Pixel 4:

läsnäolo-tutkan kyky havaita liikettä Lähialueella, josta se on sijoitettu, Pixel 4 sammuttaa aina esillä olevan näytön, Jos puhelimen käyttäjä ei ole lähellä, kun se asetetaan pöydälle; näin ollen se voi sekä säästää akkua että olla häiritsemättä käyttäjän huomiota

Reach-Soli-anturi havaitsee, jos käsi liikkuu sitä kohti; näytön herättäminen ja etukameroiden aktivointi kasvojen avaamista varten

eleet

• Flick
• läsnäolo
• Reach
• pyyhkäisy

9 jotta 5 Google teki analyysin Pokemon Wave Hello peli, joka tulee nipussa Pixel 4 puhelimet, ja löysi yhtenäisyyden plug-in peli, joka kytketty ”Motion Sense Bridge” sovellus käynnissä puhelimessa, joka antoi pelin kehittäjät pääsy eri ele parametrit:

Flick

• flickConfidence
• flickDirection
• flickprange
• flickVelocity

Presence

• presenceconfidence
• presenceprediction
• presencerange
• presenceevelocity

reach

• reachatsimuth
• reachconfidation
• reachconfidation
• reachelevation
• reachprediction
• reachrange
• reachvelocity

swipe

• swipeamplitude
• Swipeconfidence
• swipeDirection
• swipeprediction
• swipePrediction
• swipeTheta

juuri nyt kolmannen osapuolen kehittäjillä ei ole pääsyä MotionSense-eleisiin, Ellei Google ole antanut heille pääsyä Androidin sisäiseen MotionSense Bridge-sovellukseen. Toivottavasti Google avaa täyden pääsyn Soli-anturiin, jotta kehittäjät voivat tutkia, miten he voivat käyttää sen tarjoamia eleentunnistusominaisuuksia uusilla ja innovatiivisilla tavoilla.

haasteet luoda koulutus tietokokonaisuuden Tutkapohjaisen eleen tunnistamisen

Google AI-blogissa Google ATAP-insinöörit kuvailevat joitakin haasteita ja näkökohtia tutkan upottamiseksi älypuhelimeen, kuten tutkasirun tekeminen pieneksi ja modulaariseksi niin, että se mahtuu puhelimen yläosaan, lisäämällä suodattimia, jotka vastaavat värähtelymelua, joka tapahtuu, kun puhelimesta soi musiikki ja koneoppimisen algoritmit, jotka pystyvät toimimaan pienellä tehotasolla.

yksi haasteista minkä tahansa vankan koneoppimismallin luomisessa, erityisesti sellaisen, joka on miljoonien kuluttajien käsissä olevassa laitteessa, on varmistaa, että malli pystyy ennustamaan eleen tarkasti laajalla ja monipuolisella käyttäjäpopulaatiolla. Semanttisella tasolla ihmisen on helppo erottaa, mitä pyyhkäisy tai näpäytys on. Koska jokainen henkilö tekee nämä eleet hieman eri tavoin nopeuden, käden kulman ja eleen pituuden vaihtelun kautta; koneoppimismallin, jolla voidaan päätellä, mikä ele tapahtuu, on oltava riittävän vankka, jotta voidaan oikein päätellä käyttäjän ele riippumatta näistä eroista.

varmistaakseen, että heidän mallinsa olivat tarkkoja, Soli-tiimi harjoitteli TensorFlow-malliaan tuhansien vapaaehtoisten tekemillä miljoonilla eleillä. Nämä mallit optimoitiin toimimaan suoraan Pixel 4: n DSP-yksikössä; mahdollistaa puhelimen tunnistaa eleitä, vaikka tärkein prosessori on virroitettu – mikä on miten Pixel 4 pystyy havaitsemaan on joku liikkuu kohti puhelinta käyttäen MotionSense, ja sitten virta FaceUnlock anturit avata puhelimen.

yhteistyössä Infineonin kanssa

Googlen kehittäessä koneoppimisalgoritmeja, signaalinkäsittelyä ja UX-malleja vuorovaikutukseen Solin kanssa saksalainen Infineon kehitti Tutkasirun, joka on osa Project Soli-järjestelmää. Vaikka Infineonilta on mahdollista ostaa kehityspaketteja, ne virtaavat vain raakaa tutkatietoa — ei prosessoituja signaaliominaisuuksia, joita voitaisiin käyttää koneoppimismallin kouluttamiseen eleiden tai läsnäolon tunnistamiseksi.

SSIGRAPH-tutkielmassaan Soli: Ubiquitous ele Sensing with Millimeter Wave Radar, ATAP: n laatijat kuvailevat hal: ia (Hardware Abstraction Layer) abstraktioiden joukoksi, jonka avulla Project Soli voisi työskennellä eri valmistajien tutkasensoriarkkitehtuureissa. Tämä antaisi Googlelle mahdollisuuden käyttää samoja Soli-ominaisuuden primitivejä eri tutkatyypeissä säilyttäen samalla korkean tason vuorovaikutusmallit.

Alpha Dev-ohjelman Esimerkkihakemuksia

Soli Alpha Dev-ohjelman osallistujia kannustettiin julkaisemaan työtämme akateemisissa julkaisuissa; jotkut jäsenet loivat myös demoja esittelyä varten eri blogeihin, mm. :

• New musical interfaces (demovideo)
• an-air gestural keyboard
• the world ’ s tiniest viulu
• Using Soli to identifying objects for robotic arm control

The HCI department at the University of St. Andrews laati Alpha Dev-ohjelman jäseninä vankan työkokonaisuuden, mukaan lukien

• Radarcat — järjestelmän, joka pystyy erottamaan toisistaan ”26 materiaalia (mukaan lukien monimutkaiset komposiittiesineet), seuraavaksi 16 läpinäkyvää materiaalia (eri paksuisia ja vaihtelevia väriaineita) ja lopuksi 10 ruumiinosaa 6 osallistujalta”
• aineellinen UI objektin ja materiaalin luokittelun tutkalla – jatkaen työtään Radarcatista; kirjoittajat kuvaavat myös reaalimaailman sovellus skenaarioita, joissa tätä järjestelmää voitaisiin käyttää, mukaan lukien itse Kassajärjestelmät ja älykkäät lääketieteelliset laitteet.
• Exploring Containable Interactions with Radar Sensing — exploring ”radar as a platform for sensing substantial interaction with the counting, Order, identification of objects and tracking the orientation, movement and distance of these objects”.

osa Alpha Developer Programin projekteista esiteltiin videolla, joka esiteltiin atap: n päivityksessä seuraavan vuoden I/O-tapahtumassa (2016:

Google Papers

Google ATAPIN jäsenet julkaisivat myös kirjoituksia työstään Project Solin kanssa:

• Soli: Ubiquitous ele Sensing with Millimeter Wave Radar-SIGGRAPH 2016
• a high Integrated 60 GHz 6-Channel Transceiver with Antenna in Package for Smart Sensing and Short-Range Communications-IEEE 2016
• Interacting with Soli: Hienojakoisen dynaamisen Eletunnistuksen tutkiminen Radiotaajuusspektrissä-UIST 2016
• Kaksiääninen Tutka-anturi absoluuttisen etäisyyden ja suhteellisen liikkeen samanaikaiseen havaitsemiseen Eletunnistusta varten-IEEE-Anturit kirjaimet 2017

mm-aaltotutkan ominaisuudet ja sen Affordanssit

Tutkahavainto perustuu kohteen muuttuvien liikekuvioiden havaitsemiseen avaruudessa. Radioaallot lähetetään tutkasta, pomppii kohde (ihmisen käsi liikkeessä), ja sitten vastaanottaa uudelleen tutkan antennit. Ajastettua eroa aaltojen lähettämisen ja vastaanottamisen välillä käytetään luomaan profiili tutkan reitillä olevasta kohteesta.

ihmisen eleissä käsi liikuttaa asentoaan 3D-avaruuden läpi ollessaan tutkasensorin näköpiirissä. Asennon muutokset tuottavat tutkasignaaleille erilaisia profiileja, jolloin eri eleet voidaan havaita.

koska tutka havaitsee eleet erilaisten liikeominaisuuksien perusteella, se ei sovellu hyvin staattisten eleiden, kuten viittomakielen tai rauhanmerkin, havaitsemiseen. Se soveltuu kuitenkin hyvin dynaamisten, liikepohjaisten eleiden, kuten sormen napsautuksen tai avainta kääntävän liikkeen havaitsemiseen.

toisin kuin optisiin antureihin perustuvat anturit, tutkan suorituskyky ei riipu valaistuksesta, se voi toimia materiaalien läpi ja jopa havaita eleitä, joita syntyy, kun sormet voivat olla toistensa peittäminä.

Mikroeleet voidaan määritellä”vuorovaikutuksiksi, joihin liittyy pieniä määriä liikettä, ja vuorovaikutuksiksi, jotka tapahtuvat pääasiassa sormia ohjaavilla lihaksilla ja ranteen artikuloinnilla, eikä niiksi, joihin liittyy suurempia lihasryhmiä väsymyksen välttämiseksi ajan kuluessa”. Joitakin esimerkkejä tällaisista eleistä ovat liike painamalla nappia naputtamalla etusormea peukaloa vasten, liukusäätimen liike liikuttamalla peukaloa etusormen pintaa vasten ja liike, joka muistuttaa kellotaulun kääntämistä sormilla ja ranteella.

näitä eleitä voidaan käyttää erilaisissa yhteyksissä (IoT, AR/VR jne.) vuorovaikutuksessa käyttöliittymäelementtien kanssa.

Googlen tulevat Kulutuselektroniikkatuotteet

Google näyttää pyrkivän integroimaan Soli: n uusiin tuotteisiin; työpaikkailmoitus ” Intelligence Sensor Algorithms Engineer, Google Nest ”listaa” Experience Working with Radar ” ensisijaisena pätevyytenä. Yksi Solin varhaisista demoista esitteli JBL: n älykaiuttimeen integroidun tutkan; ei olisi yllättävää, että Soli integroitaisiin kulutuselektroniikkatuotteeseen tai kodinkoneeseen.

toinen Project Soli-demo, jonka Google esitteli samassa esityksessä Soil-ohjatun JBL-kaiuttimen kanssa, oli älykello, jonka sisällä oli Soli (Google haki jopa patenttia elepohjaiselle älykellolle, jota voitaisiin käyttää videoneuvotteluun).

mitä todennäköisimmin paljon kauempana skenaariossa Google on todennut, että Solin kaltaisten antureiden käyttämisen lisäksi eleiden tunnistamiseen, että ”tulevaisuudessa haluamme luoda laitteita, jotka ymmärtävät kehonkielesi, joten ne ovat intuitiivisempia käyttää ja avuliaampia”. Vaikka se on jopa spekulointia siitä, mitä se voisi tarkoittaa ja näyttää käytännössä, yksi mahdollinen käyttötapaus tässä on, että puhelimen voisi havaita emotionaalinen tila ihmisten lähellä; mahdollistaa affektiivinen computing rajapinnat. (Perusteellisempi keskustelu affective computing on soveltamisalan ulkopuolella tämän postitse; Rohkaisen teitä lukemaan tämän merkittävän työn Rosalind Picard että keksi termi saada lisää taustaa aiheesta).

Google ’ s Ambient Computing Future

ensimmäisessä Project Soli-projektia varten julkaistussa paperissa (Google ATAP) kirjoittajat luettelevat useita mahdollisia sovellusalueita:

• virtuaalitodellisuus
• vaatteet ja älyvaatteet
• Esineiden Internet ja peliohjaimet
• ”perinteiset laitteet” (matkapuhelimet, tabletit, kannettavat tietokoneet)

jos kaikki nämä laitetyypit integroisivat Project Soli: n, Google voisi hyödyntää universaalia elekehystä, joka kaikilla niillä olisi yhteinen. Näin ihmisten olisi helppo käyttää nopeasti näitä uusia laitteita, jotka kaikki ovat vuorovaikutuksessa Googlen palveluvalikoiman kanssa.

Ben Thompsonin artikkeli Stratechery, ”Google and Ambient Computing”, analysoi Googlen viimeaikaista siirtymistä siitä, että he haluavat auttaa maailman informaation järjestämisessä, sellaiseen, joka auttaa sinua saamaan asioita aikaan.

avauspuheenvuorossaan Made by Google 2019-tapahtumassa, Googlen laitteiden ja palvelujen johtaja Rick Osterloh (joka oli aiemmin Google ATAPIN johtaja) hahmottelee Vision Googlesta yhtiönä, joka haluaa ”tuoda sinulle hyödyllisemmän Googlen.”Sundar Pichai totesi vuoden 20193 I/O: n Keynotessa, että ”olemme siirtymässä yrityksestä, joka auttaa sinua löytämään vastauksia, yritykseen, joka auttaa sinua saamaan asiat tehdyiksi”.

Ambient Computingin keksi ensimmäisenä tekniikkatoimittaja Walt Mossberg viimeisessä kolumnissaan ”the Disappearing Computer”. Sitä kutsutaan myös ubiquitous tai pervasive computing.

saadaksesi lisätietoa tästä tietojenkäsittelyn alasta, tutustu Xerox Parcin johtavan tiedemiehen Mark Weiserin työhön, erityisesti hänen vuonna 1991 julkaisemaansa Scientific American-artikkeliin ”the Computer for the 21st Century”. Weiser keksi termin ubiquitous computing, jota hän kuvasi tietojenkäsittelyksi, joka voi tapahtua käyttäen ”mitä tahansa laitetta, missä tahansa paikassa ja missä tahansa muodossa”.

Thompson huomauttaa, että Googlen visio ambient computingista ”ei kilpaile älypuhelimen kanssa, vaan pikemminkin hyödyntää sitä”. Google ei yritä löytää mitä tahansa seuraava laitealusta on (kuten Facebook teki hankkimalla Oculus VR, tai Applen täysillä työntää ar); ratther, he haluavat luoda ekosysteemin ympäristön laitteita, jotka kaikki saumattomasti yhdistää (mahdollisesti käyttämällä älypuhelinta keskuksena?) ja ovat intuitiivisia vuorovaikutuksessa; kaikki liittyvät Googlen tarjoamiin palveluihin.

yhtenäinen tapa olla vuorovaikutuksessa erilaisissa yhteyksissä olevien laitteiden kanssa olisi erittäin hyödyllinen Googlelle edistettäessä heidän ympäristötietokone-visionsa omaksumista. Pieni, helposti upotettava anturi, joka pystyy havaitsemaan ihmisten eleet valaistuksesta tai muista ilmakehän olosuhteista riippumatta, toisi tämän vision paljon lähemmäksi todellisuutta. Tämä helpottaisi käyttäjien osallistumista monenlaisiin laitteisiin, jotka tarjoaisivat pääsyn Googlen palveluihin.

johtolankoja Applelta mm-Aaltotutkan käyttöönotosta

kun äskettäin julkaistiin LIDAR-kykenevä iPad Pro, joka palvelee AR-ominaisuuksia, Apple näyttää osoittavan halukkuutta ottaa tuotteisiinsa yhä monimutkaisempia (ja hyödyllisempiä) sensoreita.

lisäksi Apple on pannut ainakin yhden postauksen tutkaan liittyviin rooleihin; nyt toimimaton postaus LinkedInissä Tutkasignaalinkäsittelyinsinöörille sisältää seuraavat kuvaukset:

minusta tuntuu reilulta sanoa, että vähintäänkin Apple tarkastelee millimetriaaltotutkaa aistivana modaliteettina; milloin, miten ja mikä tärkeintä; jos tutkalla varustettu Applen tuote koskaan lähtee Cupertinon laboratorioista, sen vain aika pystyy sanomaan.

henkilökohtainen spekulaationi on, että Apple julkaisee AR-kuulokemikrofonin, johon on sisäänrakennettu tutka mikroliiketunnistusta varten, joka parantaa heidän käsinseurantaominaisuuksiaan. Lisäksi, kun tutka tulee paremmin tunnetuksi mahdollisena tunnistusmoodina (kiitos lähinnä Project Soli: n, ja mitä tuotteita Google ja kumppanit päättävät integroida sen), muut AR-ja VR-kuulokkeiden valmistajat alkavat integroida millimetriaaltotutkasiruja kuulokkeisiinsa keinona ratkaista aiemmin mainittu ”puuttuva käyttöliittymä” – ongelma; varmistaa, että reaalimaailman fyysiset esineet, joiden kanssa ihmiset ovat vuorovaikutuksessa AR/VR: n kautta, ovat tapa kartoittaa digitaalisia tietoja, jotka esitetään kuulokkeiden kautta.

kilpailu

ainakin yksi startup työskentelee ihmisen ja koneen rajapintojen millimetriaaltotutkalla; Taiwanin KaiKuTek (”CoolTech”). He väittävät, että heidän tutkapohjainen eletunnistusjärjestelmä voi vastata, ellei jopa ylittää, Googlen Project Soli.

Koneoppiva päättelysiru on integroitu tutkasensoriin; kaikki päättely tehdään siis sensoripuolen laskentatasolla, toisin kuin Pixel 4: n MotionSense-järjestelmässä, jossa anturi (Soli) ja päättelymoottori ovat erillisissä sirukomponenteissa. Tämä on KaiKuTek väittää, he pystyvät saavuttamaan niin alhainen Teho (1 mW) luokitus.

Closing Thoughts

Project Soli-ohjelmalla Google on edistänyt keskustelua siitä, miten olemme vuorovaikutuksessa tietokoneiden kanssa monissa eri muodoissa ja yhteyksissä. Millimetriaaltotutka tarjoaa lupaavan tavan eleettömään vuorovaikutukseen tietokoneiden kanssa ilman huolta okkluusiosta, valaistusolosuhteista tai vastaavista kamerapohjaisille järjestelmille asetetuista rajoitusehdoista.

kun tietokoneita upotetaan yhä useampiin laitteisiin, millimetriaaltotutka saattaa lopulta mahdollistaa yleisemmän elekielen, joka on tuttu kaikissa näissä laitteissa. Tietenkin jokaisella valmistajalla on väistämättä eroja keskenään (vaikka Google on ensimmäinen, joka käyttää mm-aaltotutkaa ele-vuorovaikutuksen anturina, se ei tarkoita, että se olisi viimeinen), se voi lopulta tarjota ”riittävän samanlaisia” ele-vuorovaikutuksia samalla tavalla kuin kosketusnäytöt ovat lähes yleismaailmallisia, mutta jokainen OEM-myyjä mahdollistaa erilaiset eleet kosketusnäytön käyttöön.

liite:

olen liittänyt mukaan muita julkaisuja, jotka käsittelevät millimetriaaltotutkaa ja sen sovelluksia HCI: ssä (ei välttämättä projekti Soli). Näistä suuri osa keskittyy koneoppimistekniikoihin, joilla eleiden tunnistus on mahdollista tutkaputkiston avulla.

• yhden otoksen oppiminen vankalle Materiaaliluokitukselle Millimetriaaltotutkajärjestelmää käyttäen
• Käsieletunnistus Tutkakaikua I-Q kuvaavalla kuvalla ja Convolutionaalista neuroverkkoa käyttäen
• vankka Eletunnistus Millimetriaaltotutkajärjestelmää käyttäen
• Käsieletunnistus perustuen tutkan mikro-Doppler-Signature-kirjekuoriin
• tutkan keksiminen: The power of 4D sensing
• ele Recognition Using mm-Wave Sensor for Human-Car Interface
• Short-Range Radar-based ele Recognition System using 3D CNN with Triplet Loss
• Hand ele Recognition based on Radar Micro-Doppler Signature kirjekuoret
• Robust ele Recognition using Milletric-Wave Radar System
• TS-I3D based Hand ele tunnistusmenetelmä TUTKASENSORILLA
• merkkien tunnistaminen Ilmakirjoituksessa perustuen Tutkaverkostoon ihmisen ja koneen rajapintaa varten
• doppler-Tutkapohjainen käsieleiden tunnistusjärjestelmä Convolutionaalisten neuroverkkojen käyttö
• Kosketuspohjaisten ja kontaktittomien eleiden herättäminen Tutkapohjaisilla antureilla
• tutkan uudistaminen: 4D-tunnistuksen teho
• liiketunnistus tutkan avulla: ele-vuorovaikutus ja sen jälkeen

projektiin Soli liittyvät patentit:

• Ele-Pohjainen Pieni Laite Input
• Tutka-pohjainen ele-tunnustamisen kautta puettavat laite
• Tutka-Recognition-Aided Haut
• Tutka-pohjainen todennus
• Tutka-Käytössä Sensor Fusion
• Laaja-alalla tutka-pohjainen ele tunnustaminen
• Tukkeutunut ele tunnustaminen
• Tutka-perustuu ele tunnistus ja tiedonsiirto
• Älypuhelin-pohjainen Tutka-Järjestelmä Helpottaa Helppous ja Tarkkuus Käyttäjän Vuorovaikutus Näkyy Esineitä Lisätyn Todellisuuden Käyttöliittymän

Paina Artikkeleita Pixel 4 käynnistää ja integroida Project Soli:

• huhu: Googlen Project Soli-tutkasiru voisi debyytti Google Pixel 4
• Googlen PROJECT Soli: PIXEL 4: n MOTION SENSE-tutkan takana oleva teknologia
• Project Soli on Googlen Pixel 4-itsevuodon salainen tähti
• Pixel 4 XL-käytännön yksityiskohdat ’Face unlock,’ back finish, lisää
• Eleohjaus Infineon-tutkatekniikan ansiosta Google Pixel 4-älypuhelimessa
• Monument Valleyn ustwo luo Motion Sense-pelin ’Headed South’ Google Pixel 4
• Pixel 4: llä Googlen kokeellisen teknologian vedot pääsevät vihdoin valokeilaan
• Google: soli Dance DJ by Swift