Вы, возможно, услышали о виртуальных клавиатурах, которыми управляет мысль, приведенные в действие мозгом инвалидные кресла и нейропротезы. Но включение этих машин может быть совершенно утомительным, факт, препятствующий тому, чтобы технология имела много применения людям с ограниченными возможностями среди других. У профессора Хосе дель Р. Мильяна и его команды в Ecole Polytechnique Federale de Lausanne (EPFL) в Швейцарии есть решение: спроектируйте систему так, чтобы она узнала о ее пользователе, допускает периоды отдыха, и даже многозадачности.В типичной комплектации внутренней поверхности мозгового компьютера (BCI) пользователи могут послать одну из трех команд – оставленный, право, или без команд.
Без команд статическое государство между левым и правым и необходимо для приведенного в действие мозгом инвалидного кресла, чтобы продолжать идти прямо, например, или оставаться помещенным перед определенной целью. Но оказывается, что без команд является очень налоговым, чтобы поддержать и требует чрезвычайной концентрации. После приблизительно часа потрачено большинство пользователей. Не много помощи, если Вы должны вывести то инвалидное кресло через аэропорт.
В продолжающемся исследовании, продемонстрированном Милланом и докторантом Мишель Тэвеллой на Годовом собрании 2011 года AAAS в Вашингтоне, округ Колумбия, ученые вербуют волонтеров до двоично-кодированной информации и просят, чтобы они читали, говорили, или читали вслух при поставке как можно большего количества левых и правых команд или поставке без команд. При помощи статистического анализа, запрограммированного учеными, двоично-кодированная информация Миллана может различать левые и правые команды и изучить, когда каждый предмет посылает один из них по сравнению с без команд. Другими словами, машина учится читать умственное намерение предмета. Результат состоит в том, что пользователи могут мысленно расслабить и также выполнить вторичные задачи при контролировании двоично-кодированной информацией.
Так называемый Общий подход Контроля к облегчению взаимодействий человеческого робота использует светочувствительные матрицы и обработку изображения, чтобы избежать препятствий. Согласно Millan, однако, Общего Контроля не достаточно, чтобы позволить оператору, чтобы покоиться или сконцентрироваться больше чем на одной команде сразу, ограничивая долгосрочное использование.Новое исследование дополнений работы Миллана в области Общего Контроля и делает многозадачность реальностью, в то время как одновременно позволяет пользователям вздыхать спокойно.
Его уловка находится в расшифровке сигналов, прибывающих из чтений ЭЭГ на скальпе – чтения, представляющие активность миллионов нейронов и имеющие общеизвестно с низким разрешением. Путем слияния статистического анализа или теории вероятности, его двоично-кодированная информация допускает и предназначенный контроль – маневрирующий вокруг препятствия – и более точные задачи, такие как пребывание на цели.
Это также упрощает давать простые команды как, «идут прямо», который должен быть выполнен за более длительные промежутки времени (вспомните в тот аэропорт), не имея необходимость сосредотачиваться на предоставлении той же команды много раз.Это будет некоторое время, прежде чем эта передовая технология делает ход с лаборатории на поточную линию, но прототипы Миллана являются первыми рабочими моделями своего вида, которые будут использовать теорию вероятности сделать BCIs легче использовать в течение долгого времени.
Его следующий шаг должен объединить этот новый уровень изощренности с Общим Контролем в продолжающемся усилии взять двоично-кодированную информацию к следующему уровню, необходимому для широкого использования. Дальнейшие продвижения, такие как более прекрасная зернистая интерпретация познавательной информации, развиваются в сотрудничестве с европейским проектом для Инструментов для Мозгового Компьютера.
Многонациональный проект возглавляется профессором Милланом и двигался в клиническую фазу тестирования для нескольких BCIs.Источник:Ecole Polytechnique Federale de Lausanne