Управление предметами силой мысли набирает обороты

Системы, способные обрабатывать мысли и переводить их в команды для перемещения объектов, очень полезны людям, которые не могут говорить или двигаться, однако у них есть недостаток: они вызывают умственную усталость.

Мексиканский ученый разработал интеллектуальный интерфейс, способный учить до 90% инструкций пользователя с целью автономной работы и уменьшения усталости.

Проект под названием «Автоматизация интерфейсной системы мозг-машина» является инициативой Кристиана Исаака Пеньялозы Санчеса, соискателя докторской степени по когнитивной неврологии прикладной робототехники в Университете Осаки, Япония.

«Я работал над этим проектом три года, он построен на базе интерфейса мозг-машина. Его функция — измерять активность нейронов для того, чтобы получить сигнал, генерируемый мыслью, обработать его и преобразовать в приказ двигать, например, роботизированным протезом, мышкой или бытовой техникой», — говорит ученый.

Он объясняет, что эта система состоит из электродов, расположенных на коже головы человека. Они измеряют активность мозга в виде сигналов ЭЭГ. Сигналы используются для обнаружения паттернов, генерируемых различными мыслями и психическим состоянием пользователя.

Также система включает графический интерфейс, показывающий доступные устройства или объекты, которые интерпретируют сигналы ЭЭГ и принимают команды пользователя.

Кроме того, в комнате распределены беспроводные датчики, собирающие данные об окружающей среде (температура и освещение); мобильные аппаратные приводы, которые включают и выключают приборы, а также алгоритм искусственного интеллекта.

«Последний собирает данные с беспроводных датчиков, электродов и команд пользователя, чтобы выявить корреляцию между окружающей средой комнаты, психическим состоянием человека и его деятельностью», — комментирует Кристиан Пеньялоза.

Он добавляет, что для того, чтобы избавить пользователей от умственной усталости и разочарования вследствие высокой концентрации в течение длительных периодов времени, которые неизбежны в работе с такими системами, эта система должна стать независимой. Именно это попытался сделать Кристиан.

«Мы дали системе возможности обучения, внедрив интеллектуальные алгоритмы, которые постепенно изучают настройки пользователя. В какой-то момент система может взять на себя управление большей частью устройств, оставив пользователю возможность сосредоточиться на другой цели».

К примеру, человек может использовать его для управления электроколяской при перемещении в гостиную, используя базовые команды (вперед, назад, влево и вправо), которые система уже изучила. В следующий раз, когда пользователь захочет проехать тот же маршрут, ему нужно будет просто нажать кнопку или подумать, коляска сама отвезет его в пункт назначения.

Как только система будет работать автоматически, пользователю больше не придется сосредотачиваться на управлении разными устройствами. Тем не менее, система продолжает собирать данные ЭЭГ, чтобы выявить сигнал ошибки. Он возникает, когда люди настораживаются: система или они сами сделали что-то не так.

К примеру, если температура в комнате довольно высока, пользователь хочет, чтобы окно автоматически открылось, а вместо этого система включает телевизор. Это действие человеческий мозг фиксирует как ошибочное. Система принимает сигнал об ошибке и пытается исправиться.

Усилия Пеньялозы привели к значительным результатам: у ряда испытуемых действительно снизился уровень умственной усталости после работы с системой. Уровень обучаемости подобных систем также существенно вырос.

Источник