Sistemi in grado di elaborare pensieri e tradurli in team per spostare oggetti, molto utile per le persone che non possono parlare o muoversi, tuttavia hanno uno svantaggio: causano affaticamento mentale.
Lo scienziato messicano ha sviluppato un’interfaccia intelligente, in grado di apprendere fino al 90% delle istruzioni per l’utente offline lavorare e ridurre l’affaticamento.
Progetto intitolato “Automazione del sistema front-end brain-machine “è un’iniziativa di Christian Isaac Peñalosa Sanchez, dottoranda in neurologia cognitiva Robotica applicata all’Università di Osaka, in Giappone.
“Ho lavorato su questo progetto per tre anni, è costruito sulla base di interfaccia macchina del cervello. La sua funzione è misurare l’attività dei neuroni. per ricevere il segnale generato dal pensiero, processo e convertirlo in un ordine per spostare, ad esempio, robot con una protesi, un topo o elettrodomestici “, dice lo scienziato.
Spiega che questo sistema è costituito da elettrodi, situato sul cuoio capelluto di una persona. Misurano l’attività. cervello sotto forma di segnali EEG. I segnali vengono utilizzati per rilevare schemi generati da vari pensieri e stati mentali utente.
Il sistema include anche un’interfaccia grafica che mostra dispositivi o oggetti accessibili che interpretano i segnali EEG e accetta i comandi utente.
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Inoltre, i sensori wireless sono distribuiti nella stanza, raccolta di dati ambientali (temperatura e illuminazione); unità hardware mobili che accendono e spengono i dispositivi, nonché un algoritmo di intelligenza artificiale.
“Quest’ultimo raccoglie dati da sensori wireless, elettrodi e comandi utente per rivelare una correlazione tra l’ambiente circostante l’ambiente della stanza, lo stato mentale dell’uomo e il suo attività “, commenta Christian Peñalosa.
Aggiunge quello per salvare gli utenti da stanchezza mentale e frustrazione dovute all’alto concentrazioni per lunghi periodi di tempo inevitabile nel lavorare con tali sistemi, questo sistema dovrebbe diventare indipendente. Questo è ciò che Christian ha cercato di fare.
“Abbiamo offerto al sistema opportunità di apprendimento introducendo intelligente Algoritmi che studiano gradualmente le impostazioni dell’utente. il ad un certo punto, il sistema può assumere il controllo di più parte del dispositivo, lasciando all’utente la possibilità di mettere a fuoco per un altro scopo “.
Ad esempio, una persona può usarlo per controllare carrello elettrico quando si trasferisce in salotto usando la base comanda (avanti, indietro, sinistra e destra) che il sistema è gi� Ha esaminato. La prossima volta che l’utente vuole guidarne uno stesso percorso, deve solo premere un pulsante o pensare il passeggino stesso lo porterà a destinazione.
Non appena il sistema si avvia automaticamente, l’utente non è più necessario concentrarsi sulla gestione diversa dispositivi. Tuttavia, il sistema continua a raccogliere dati EEG, per rilevare un segnale di errore. Si verifica quando le persone allarmante: il sistema o loro stessi hanno fatto qualcosa di sbagliato.
Ad esempio, se la temperatura nella stanza è piuttosto alta, l’utente vuole che la finestra si apra automaticamente e invece Questo sistema include una TV. Questa è l’azione del cervello umano. correzioni errate. Il sistema riceve un segnale di errore e cercando di stare meglio.
Gli sforzi di Penyalosa hanno portato a risultati significativi: in un certo numero i soggetti hanno effettivamente ridotto l’affaticamento mentale dopo aver lavorato con il sistema. Lo è anche il livello di apprendimento di tali sistemi sostanzialmente aumentato.
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