Управление надувной акулой с помощью мозговых волн

в 13:16, , рубрики: diy или сделай сам, OpenBCI, акула, альфа-волны, воздушный шар, мозг, метки: , , ,

image

Завсегдатаи сайта инженеров и любителей новых технологий IEEE разработали нейроинтерфейс для управления игрушкой от Air Swimmers – воздушным шаром в виде рыбы. Вместо штатного пульта дистанционного управления инженеры сделали интерфейс, работающий посредством считывания электрической активности головного мозга.

Воздушный шар, — а в данном случае он сделан в виде акулы,- управляется с пульта по радиочастотам. Акула может вилять хвостом и поворачивать плавники при помощи мотора, и, таким образом, двигаться по горизонтали, а также менять свой объём благодаря насосам, и передвигаться по вертикали.

Чтобы долго не разбираться с управляющими сигналами, авторы просто разобрали пульт управления, припаяли проводки к контактам кнопок и соединили их с контроллером Arduino. Компьютерная программа отправляла управляющие команды на контроллер, который эмулировал нажатие кнопок изменением напряжения.

Для создания нейроинтерфейса использовался известный метод снятия электроэнцефалограммы (ЭЭГ). Электроды, приложенные к коже головы, могут считывать некоторые электромагнитные импульсы, производимые мозгом. Один из авторов проекта увлёкся своей идеей по той причине, что принимал участие в проекте OpenBCI.

OpenBCI (open-source brain-computer interface) – проект по созданию открытого интерфейса для связи мозга с компьютером. Авторы проекта уверены, что сложную задачу изучения принципов работы мозга можно решить, только взявшись за неё всем миром и делясь получаемыми знаниями. Их проект платы, поддерживающей подсоединение нескольких электродов и обрабатывающей поступающие от них сигналы, собрал на Kickstarter вдвое больше запрошенных $100000.

Именно такую плату, которую уже можно приобрести за $450 (что гораздо дешевле профессиональных систем ЭЭГ), авторы и использовали для считывания мозговых сигналов. Плата способна считывать показания до 8 электродов одновременно.

image

Естественно, пока наука ещё далека от непосредственного чтения мыслей. Сигналы ЭЭГ – это каша из результатов деятельности различных отделов мозга. Поэтому пока не представляется возможным считать мысль вроде «плыви, рыбка». И даже выбор нескольких хорошо различимых сигналов мозга, по которым можно было бы ориентироваться – это довольно сложная задача.

Для успешной фильтрации всего многообразия мозговой активности был выбран самый простой способ. Одна из первых особенностей ЭЭГ, которую удалось зарегистрировать при изучении мозга, состоит в наличии 10-герцовых мозговых волн, которые появляются, когда человек закрывает глаза. Их назвали альфа-волнами, и они связаны с работой центров обработки визуальной информации.

Поэтому, простейшее управление акулой – это использование нескольких людей одновременно, каждый из которых, закрывая глаза, инициирует один из выбранных сигналов. В ходе проверки участники закрепляли по одному электроду на затылке, где проявляются альфа-волны, а другой – на ухе, в качестве референсного. Если, например, один из участников был «подключен» к движению акулы по горизонтали, то когда он закрывал глаза, та начинала махать хвостом и двигаться вперёд.

Поскольку у игрушки было пять степеней свободы – вперёд, налево, направо, вверх и вниз, то в эксперименте участвовало пять человек. А благодаря своей гибкости, контроллер OpenBCI поддерживает подключение нескольких референсных электродов (в отличие от обычных систем, которые предназначены для работы с одним испытуемым).

В результате инженерам удалось более-менее успешно заставить акулу передвигаться в воздухе. Сказалась сложность координации усилий пяти человек одновременно, но при этом в целом система всё-таки работала. Конечно, до чтения мыслей и управления устройствами по нейроинтерфейсам пока ещё далековато – но чем больше людей будет углублённо интересоваться этими вопросами, тем ближе к нам станет удивительное будущее, в котором компьютеры и люди будут общаться напрямую.

Автор: SLY_G

Источник


* - обязательные к заполнению поля


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js