Рубрика Технологии

Нейроинтерфейс помог дилетантам предупреждать робота об ошибке

Американские ученые разработали нейроинтерфейс, который позволяет предупреждать робота о совершении ошибки в режиме реального времени. Результаты исследования опубликованы на сайте Массачусетского технологического института.

Нейроинтерфейсы представляют собой системы для управления компьютерами посредством сигналов мозга. Такие команды регистрируются с помощью электроэнцефалограммы (ЭЭГ), функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) или имплантируемых электродов. Однако существующие устройства предусматривают тренировку оператора и алгоритма, который учится распознавать индивидуальные сигналы мозга.

 

В качестве альтернативы ученые из Бостонского университета и Массачусетского технологического университета предложили использовать относительно универсальные потенциалы, схожие для разных людей, — ErrP. Эти сигналы генерируются мозгом, когда человек видит совершаемую ошибку. По мнению авторов, системы на основе такого подхода могут задействоваться, например, на производстве, где оператору требуется только контролировать действия робота.

 

Устройство системы / ©Andres F. Salazar-Gomez et al., MIT, 2017

 

Разработанный исследователями нейроинтерфейс представляет собой ЭЭГ, которая регистрирует ErrP в ходе наблюдения за машиной (в эксперименте — гуманоидным роботом Baxter). С помощью алгоритмов машинного обучения время отклика системы было сокращено до 10–30 миллисекунд, после чего доброволец без предварительной тренировки наблюдал за роботом, который сортировал предметы. Точность управления процессом при этом составила 70 процентов — ученые планируют повысить показатель до 90 процентов с помощью модуля распознавания вторичных ошибок.

 

По словам авторов, пока на этапе подготовки система нуждается в калибровке под конкретного пользователя, однако в последующем необходимость в обучении отпадет. Предполагается, что новый нейроинтерфейс может найти применение в управлении беспилотными автомобилями, системами коммуникации для парализованных людей и бионическими протезами.

 

Видеосюжет об эксперименте / ©MIT