Wichtige Ergebnisse für Gehirn-Maschine-Schnittstellen

Daten von Geistiger Arbeit-Projekt durchgeführt, als experimentelle Kunst an der EPFL ist Artlab, zeigt, dass der BMI ist robust und für die Allgemeinheit zugänglich, weshalb neue Forschungskooperationen in der Schweiz auf user experience.

Gehirn-Maschine-Schnittstellen sind selten außerhalb von Kliniken, wo die Behinderte empfangen von Stunden oder Tagen der Ausbildung, um arbeiten zu können Rollstühle mit Ihren Köpfen. Jetzt ist der größte BMI-experiment Geistige Arbeit, durchgeführt, als experimentelle Kunst an der EPFL ist Artlab, hat die vorläufigen Beweise, dass die Ausbildungszeit verkürzt werden kann, die Verwendung von trockenen Elektroden sind eine robuste Lösung für öffentliche BMI und dass der Benutzer die Leistung tendiert, zur Verbesserung innerhalb einer relativ kurzen Zeit. Die noch-zu-sein-veröffentlichte Ergebnisse deuten darauf hin, dass BMI möglicherweise bald in einer viel größeren und vielfältigeren Bevölkerung. Eine neue Zusammenarbeit zwischen der Stiftung Campus Biotech in Genf, der EPFL und der HEIG-VD in Yverdon baut auf den vielversprechenden Ergebnissen baut auf den vielversprechenden Ergebnissen Geistiger Arbeit weiter zu entwickeln, die benutzerfreundlich und öffentlich zugängliche Schnittstellen für die Interaktion mit der physischen und der digitalen Welt, die mit nur einer in den Sinn.

„Dies ist die erste demonstration, dass die installation Kunst eingesetzt werden kann, wie eine experimentelle Plattform für den Durchbruch der Wissenschaft“, sagt Jonathon Keats, der Künstler und experimentelle Philosoph, konzeptualisiert Geistige Arbeit.

Laut Professor José Millán, die EPFL-Wissenschaftler, dessen Labor entwickelte das BMI-system für die Ausstellung, „Die ersten Ergebnisse von Geistiger Arbeit zeigen, dass es möglich ist für einen großen Teil der Bevölkerung erfolgreich zu nutzen BMI zu interagieren mit Ihrer Umgebung und mit einer kürzeren Ausbildungszeit als bisher angenommen wurde, nötig ist.“ Das team gesammelt hat, die einem Datensatz mit nahezu 800 Fächer, jeder trägt mit rund einer Stunde das Gehirn Signale, die während einer Interaktion von Zunehmender Komplexität. Dieser Datensatz wird gemeinsam mit dem BMI wissenschaftliche Gemeinschaft, die einmal die Wissenschaftler beenden eine grundlegende Analyse Ihrer Integrität, primär-Ergebnisse und Standardisierung.

Erfolgreiche Ausbildung für BMI unter 30 Minuten statt Stunden

Eine der wichtigsten Herausforderungen für jede BMI-integration in eine Ausstellung oder das tägliche Leben der Benutzer ist das relativ lange und mühsame training Periode, wo der Benutzer lernt die Interaktion mit dem system und lernt das system den Benutzer das einzigartige Gehirn-Muster für eine spezifische Aktivität, die oft für Stunden über einen Zeitraum von Tagen und Wochen. „Zu unserer großen Zufriedenheit, wir konnten eine signifikante Reduktion in der Ausbildung Zeit erforderlich, um einen BMI von 30 Minuten während der Ausstellung“, sagt Millán. Diese Reduzierung wurde erreicht durch eine robuste feature-selection-Algorithmus, gestrafft, die auf boarding-Prozess sowie eine systematische Umsetzung der rigorosen-Protokoll über Hunderte von Benutzern.

BMI ist schwierig, aber es ist möglich, um schnell zu verbessern

Geistige Arbeit Besucher, die Antwort eines standardisierten Fragebogens, der eingebettet war in die Ausstellung und gekoppelt, um die Gehirn-Aktivität Daten ständig berichtet, dass die geistigen Aufgaben waren sehr anspruchsvoll—im Gegensatz zu einem weit verbreiteten Annahme, dass der BMI-Steuerelemente mühelos. Und während mehr als ein Drittel der Nutzer waren in der Lage zu liefern Befehle, die mehr als 55% bei Ihren ersten versuchen, weiter zu verbessern, werden die Daten zeigt auch, dass viele Geistige Arbeiter, die scheiterte beim ersten Versuch, schließlich erwarb robuste BMI Fähigkeiten, wie Sie Fortschritte durch die Ausstellung. „Wir untersuchen nun, wie die Gehirn-Muster variieren, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf der Erforschung, wie diese Muster im Laufe dieses Lernprozesses, um die Prinzipien aufzudecken, zu verbessern und zu beschleunigen, die übernahme der zuverlässige Kontrolle des Gehirns“, sagt Millán.

Trocken-Elektroden-Technologie im öffentlichen Raum

Eine Schlüsseltechnologie für die Geistige Arbeit-Ausstellung, und für eine stärkere Nutzung des BMI im Allgemeinen, ist die Einführung von trocken-Elektroden-Technologie für die Messung des EEG. Trockene Elektroden vermeiden Sie das zeitraubende und off-putting Tortur mit leitfähigem gel zu erhalten, die Signale. Geistige Arbeit-Produzent, Michael Mitchell sagt, dass „Wenn wir zuerst die Idee hatte für das Projekt im Jahr 2012, der trocken-EEG-Technologie noch nicht robust genug für eine öffentliche Ausstellung. Dann die Wearable-Sensing-system der trockenen Elektroden mit der Forschung-grade-Signale entwickelt wurde und die Firma kam an Bord, als kommerzieller sponsor. Unsere Ideen schließlich abgestimmt mit der Realität der Technologie.“ Laut Labor ist die vorläufige Analyse der 530 Teilnehmer in Lausanne, 23% der EEG-Aufnahmen zeigten eine hohe Signalqualität, während 47% stellten eine mittlere bis hohe Qualität auf und nur 12% präsentiert low-signal Qualität—ein äußerst ermutigendes Ergebnis, denn Sie unterstützt die Gültigkeit der unter Verwendung dieser neuen Technologien in real-life-Einstellungen.

Künftige Geistige Arbeit

Geistige Arbeit ist nun zunehmend eine kollaborative, interdisziplinäre Plattform für neuroengineering und user-experience-Forschung in der Schweiz. Campus Biotech in Genf wird Gastgeber einer der vier Geistigen Arbeit, die Maschinen für die nächsten drei Jahre in Zusammenarbeit mit der EPFL und der HEIG-VD in Yverdon, bietet die Gelegenheit, die Entwicklung und das testen sowohl der BMI-back-end-Technologie und front-end-Benutzeroberfläche in zwei verschiedenen Zentren der Exzellenz in der Französisch-sprachigen Schweiz. Darüber hinaus klinische Entdeckungen und Verbesserungen für die machine-learning-algorithmen, die die Fahrt der BMI wird weiterentwickelt werden, innerhalb des Menschlichen Neuroscience Plattform wird betrieben von der Campus Biotech Foundation in eine kontinuierliche Zusammenarbeit mit José Millán an der Universität von Texas in Austin. Menschen mit schweren Behinderungen profitieren nicht nur von einer besseren Steuerung Ihrer Neuroprothetik, aber die erhöhte Benutzerfreundlichkeit und potenziell kürzere Ausbildungszeiten insgesamt verringert werden, den Aufwand zu nehmen, und behalten Sie die Kontrolle—ein wesentlicher Vorteil für die Menschen, deren Leben geprägt durch Ihr handicap und, wo jeder zusätzliche Aufwand multipliziert sich die Gefahr von frustration und Ablehnung der Technologie.