Systeme, die in der Lage sind, Gedanken zu verarbeiten und in Teams zu übersetzen zum Bewegen von Objekten, sehr nützlich für Personen, die dies nicht können sprechen oder sich bewegen, aber sie haben einen Nachteil: Sie verursachen geistige Müdigkeit.
Der mexikanische Wissenschaftler hat eine intelligente Schnittstelle entwickelt. In der Lage, bis zu 90% der Benutzeranweisungen für Offline zu lernen arbeiten und Müdigkeit reduzieren.
Projekt mit dem Titel “Automatisierung des Frontend-Systems brain-machine “ist eine Initiative von Christian Isaac Peñalosa Sanchez, Doktorand in kognitiver Neurologie Angewandte Robotik an der Osaka University, Japan.
“Ich habe drei Jahre an diesem Projekt gearbeitet, es basiert auf Gehirn Maschine Schnittstelle. Seine Funktion besteht darin, die Aktivität von Neuronen zu messen. um das durch den Gedanken erzeugte Signal zu empfangen, verarbeiten und konvertieren Sie es in eine Reihenfolge, um zum Beispiel Roboter zu bewegen mit einer Prothese, einer Maus oder Haushaltsgeräten “, sagt der Wissenschaftler.
Er erklärt, dass dieses System aus Elektroden besteht, befindet sich auf der Kopfhaut einer Person. Sie messen die Aktivität. Gehirn in Form von EEG-Signalen. Signale werden zur Erkennung verwendet Muster, die durch verschiedene Gedanken und mentale Zustände erzeugt werden Benutzer.
Das System enthält auch eine grafische Oberfläche zugängliche Geräte oder Objekte, die Signale interpretieren EEG und Benutzerbefehle entgegennehmen.
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Darüber hinaus sind drahtlose Sensoren im Raum verteilt, Sammeln von Umweltdaten (Temperatur und Beleuchtung); mobile Hardware-Laufwerke, die Geräte ein- und ausschalten, sowie ein Algorithmus für künstliche Intelligenz.
“Letzterer sammelt Daten von drahtlosen Sensoren, Elektroden und Benutzerbefehle, um eine Korrelation zwischen der Umgebung aufzudecken die Umgebung des Raumes, der mentale Zustand des Menschen und seines Aktivität “, kommentiert Christian Peñalosa.
Er fügt das hinzu, um Benutzer vor zu retten geistige Müdigkeit und Frustration durch hohe Konzentrationen für längere Zeiträume, die unvermeidlich bei der Arbeit mit solchen Systemen sollte dieses System werden unabhängig. Das hat Christian versucht.
“Wir haben dem System Lernmöglichkeiten gegeben, indem wir intelligent eingeführt haben Algorithmen, die die Benutzereinstellungen schrittweise untersuchen. In Irgendwann kann das System die Kontrolle über mehr übernehmen Teil des Geräts, so dass der Benutzer die Möglichkeit hat, sich zu konzentrieren für einen anderen Zweck. ”
Zum Beispiel kann eine Person damit steuern Elektrowagen beim Umzug ins Wohnzimmer mit Basic Befehle (vorwärts, rückwärts, links und rechts), dass das System bereits vorhanden ist studiert. Das nächste Mal möchte der Benutzer einen fahren Auf dem gleichen Weg muss er nur einen Knopf drücken oder nachdenken Der Kinderwagen selbst bringt ihn an sein Ziel.
Sobald das System automatisch läuft, wird der Benutzer Sie müssen sich nicht mehr darauf konzentrieren, andere zu verwalten Geräte. Das System sammelt jedoch weiterhin EEG-Daten. ein Fehlersignal zu erkennen. Es tritt auf, wenn Menschen alarmierend: das System oder sie selbst haben etwas falsch gemacht.
Wenn zum Beispiel die Temperatur im Raum ziemlich hoch ist, Der Benutzer möchte, dass das Fenster automatisch und stattdessen geöffnet wird Dieses System enthält einen Fernseher. Dies ist die Aktion des menschlichen Gehirns. behebt als fehlerhaft. Das System empfängt ein Fehlersignal und versuchen besser zu werden.
Die Bemühungen von Penyalosa führten zu signifikanten Ergebnissen: in einer Reihe Die Probanden verringerten tatsächlich die geistige Müdigkeit nach der Arbeit mit dem System. Das Lernniveau solcher Systeme ist ebenfalls wesentlich erhöht.
Kraft des Denkens
