La nueva investigación permite el revelado autónomo de poner al día el interfaz de la cerebro-computador

Una universidad del ingeniero de Houston está denunciando en eNeuro que un interfaz de la cerebro-computador, una forma de la inteligencia artificial, puede detectar cuando su utilizador está contando con una recompensa examinando las acciones recíprocas entre las actividades de la único-neurona y la información que fluye a estas neuronas, llamado el potencial del campo local.

El profesor de la ingeniería biomédica Joe Francisco denuncia que las conclusión de sus personas permiten para el revelado de un interfaz autónomo de puesta al día de la cerebro-computador (BCI) que perfeccione en sus el propio, aprendiendo sobre su tema sin tener que ser programado.

Las conclusión potencialmente tienen usos para la odontología robótica, que detectaría lo que quiere un utilizador hacer (tome un cristal, por ejemplo) y lo hace. El trabajo representa un paso importante adelante para la odontología que se realiza más naturalmente.

Esto ayudará al trabajo de la odontología la manera que el utilizador los quiere a. El BCI interpreta rápidamente lo que usted va a hacer y lo que usted prevee por lo que si el resultado será bueno o malo.”

Joe Francisco, profesor de la ingeniería biomédica, universidad de Houston

Francisco dijo que la información impulsa las capacidades de los científicos de predecir resultado de la recompensa hasta el 97%, encima del mid-70s.

Para entender los efectos de la recompensa sobre la actividad primaria de la corteza del motor del cerebro, Francisco utilizó los electrodos implantados para investigar ondas cerebrales y picos en actividad cerebral mientras que las tareas fueron realizadas de considerar cómo las acciones recíprocas son moduladas por expectativas condicionadas de la recompensa.

“Asumimos la intención está hacia adentro allí, y decodificamos que información por un algoritmo y hacemos que controle un cursor de la computador, por ejemplo, o una arma robótica,” dijo a Francisco. Interesante incluso cuando la tarea pidió ningún movimiento, apenas pasivo observando una actividad, el BCI podía determinar la intención porque la configuración de la actividad de los nervios se asemejó a eso durante el movimiento.

“Esto es importante porque vamos a tener que extraer esta información y actividad cerebral fuera de la gente que no puede moverse real, así que ésta es nuestra manera que muestra de nosotros puede todavía conseguir la información incluso si no hay movimiento,” dijo a Francisco. Este proceso utiliza las neuronas del espejo, que encienden cuando se toman medidas y se observa la acción.

“Este examen del estímulo de la recompensa en la corteza de motor primaria podría ser útil en desarrollar un interfaz autónomo de puesta al día de la máquina del cerebro,” dijo a Francisco.

Fuente:

Universidad de Houston

Referencia del gorrón:

, 2019) expectativas de la recompensa del J. y otros (modulan potenciales del campo local, clavando actividad y coherencia del Pico-Campo en la corteza de motor primaria. eNeuro. doi.org/10.1523/ENEURO.0178-19.2019.