Uno studio dell'elettroencefalogramma e dei segnali elettrodermici nell'uomo
Apprendimento per rinforzo per un'interfaccia cervello-macchina
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L'obiettivo di questo lavoro è costruire un sistema di controllo intelligente per un'interfaccia cervello-macchina, utilizzando il paradigma delle reti neurali artificiali. L'interfaccia costruita traduce i segnali cerebrali per muovere un cursore su uno schermo digitale. Il sistema di controllo utilizza un segnale di feedback dell'utente per calibrarsi, consentendogli di regolare il movimento del cursore in modo personalizzato in base ai segnali inviati dall'utente. Utilizzando le reti neurali artificiali, siamo riusciti a ridurre il tempo di addestramento, che nei sistemi di controllo tradi...
L'obiettivo di questo lavoro è costruire un sistema di controllo intelligente per un'interfaccia cervello-macchina, utilizzando il paradigma delle reti neurali artificiali. L'interfaccia costruita traduce i segnali cerebrali per muovere un cursore su uno schermo digitale. Il sistema di controllo utilizza un segnale di feedback dell'utente per calibrarsi, consentendogli di regolare il movimento del cursore in modo personalizzato in base ai segnali inviati dall'utente. Utilizzando le reti neurali artificiali, siamo riusciti a ridurre il tempo di addestramento, che nei sistemi di controllo tradizionali può richiedere due o tre mesi, a circa cinque minuti. Il progetto mira a facilitare l'accessibilità per le persone con capacità fisiche e motorie limitate, sia temporanee che permanenti. La costruzione di un sistema che traduce i segnali limbici in risposte digitali consente di sviluppare una serie di nuove applicazioni per aumentare l'autonomia delle persone con limitazioni motorie. Come proseguimento di questo lavoro, si potrebbero sviluppare molte applicazioni per l'automazione domestica di attività di base, come l'accensione di una luce o di un elettrodomestico.
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