Системи, здатні обробляти думки і переводити їх в команди для переміщення об'єктів, дуже корисні людям, які не можуть говорити або рухатися, проте у них є недолік: вони викликають розумову втому.
Мексиканський вчений розробив інтелектуальний інтерфейс, здатний вчити до 90% інструкцій користувача з метою автономної роботи і зменшення втоми.
Проект під назвою «Автоматизація інтерфейсної системи мозок-машина» є ініціативою Крістіана Ісаака Пеньялози Санчеса, здобувача докторського ступеня з когнітивної неврології прикладної робототехніки в Університеті Осаки, Японія.
"Я працював над цим проектом три роки, він побудований на базі інтерфейсу мозок-машина. Його функція - вимірювати активність нейронів для того, щоб отримати сигнал, що генерується думкою, обробити його і перетворити на наказ рухати, наприклад, роботизованим протезом, мишкою або побутовою технікою ", - говорить учений.
Він пояснює, що ця система складається з електродів, розташованих на шкірі голови людини. Вони вимірюють активність мозку у вигляді сигналів ЕЕГ. Сигнали використовуються для виявлення паттерів, що генеруються різними думками і психічним станом користувача.
Також система включає графічний інтерфейс, що показує доступні пристрої або об'єкти, які інтерпретують сигнали ЕЕГ і приймають команди користувача.
Крім того, в кімнаті розподілені бездротові датчики, що збирають дані про навколишнє середовище (температура і освітлення); мобільні апаратні приводи, які вмикають і вимикають прилади, а також алгоритм штучного інтелекту.
«Останній збирає дані з бездротових датчиків, електродів і команд користувача, щоб виявити кореляцію між навколишнім середовищем кімнати, психічним станом людини і її діяльністю», - коментує Крістіан Пеньялоза.
Він додає, що для того, щоб позбавити користувачів розумової втоми і розчарування внаслідок високої концентрації протягом тривалих періодів часу, які неминучі в роботі з такими системами, ця система повинна стати незалежною. Саме це спробував зробити Крістіан.
"Ми дали системі можливості навчання, впровадивши інтелектуальні алгоритми, які поступово вивчають налаштування користувача. У якийсь момент система може взяти на себе управління здебільшого пристроїв, залишивши користувачеві можливість зосередитися на іншій меті ".
Наприклад, людина може використовувати її для управління електроколяскою при переміщенні в вітальню, використовуючи базові команди (вперед, назад, вліво і вправо), які система вже вивчила. Наступного разу, коли користувач захоче проїхати той же маршрут, йому потрібно буде просто натиснути кнопку або подумати, коляска сама відвезе його в пункт призначення.
Як тільки система буде працювати автоматично, користувачеві більше не доведеться зосереджуватися на управлінні різними пристроями. Тим не менш, система продовжує збирати дані ЕЕГ, щоб виявити сигнал помилки. Він виникає, коли люди насторожуються: система або вони самі зробили щось не так.
Наприклад, якщо температура в кімнаті досить висока, користувач хоче, щоб вікно автоматично відкрилося, а замість цього система включає телевізор. Ця дія людський мозок фіксує як помилкове. Система приймає сигнал про помилку і намагається виправитися.
Зусилля Пеньялози призвели до значних результатів: у ряду випробовуваних дійсно знизився рівень розумової втоми після роботи з системою. Рівень навчаності подібних систем також суттєво зріс.