Новый нейроинтерфейс позволяет регистрировать мелкую моторику рук

Ученые Балтийского федерального университета им. Канта разработали нейроинтерфейс, который позволяет управлять движениями аватара — объекта виртуальной реальности. Система распознает мелкую моторику рук человека благодаря технологиям обработки биологических сигналов. О разработке рассказывают на страницах журнала Biosciences Biotechnology Research Asia.

История нейроинтерфейса началась в 1875 году, когда английский доктор Ричард Катон обнаружил, что может зарегистрировать электрическое поле на поверхности мозга кроликов и обезьян. В 1950-е годы профессор физиологии Йельского университета Хосе Мануэль Родригес Дельгадо изобрел устройство Стимосивер, которое могло, например, останавливать на ходу разъяренного быка. В 2017 году ученые BrainGate разработали нейроинтерфейс, позволивший парализованной в течение 15 лет женщине управлять протезом руки.

Нейроинтерфейс — это система, которая позволяет управлять объектами силой мысли. Система представляет собой посредника между мозгом и компьютером, преобразуя электрические сигналы нервной системы в работу электронного устройства. Сокращение мышц происходит под действием электрических сигналов из мозга. Эти сигналы и воспринимают сенсоры нейроинтерфейса, обрабатывая информацию алгоритмами искусственного интеллекта. Так система может точно определять даже тонкие движения пальцев.

Главной особенностью новой системы, как отмечают разработчики, является одновременное использование нескольких методик снятия электрофизиологических параметров. Такой подход позволяет увеличить точность передаваемых команд аватару, расширить спектр доступных ему движений, в частности, добавляя возможность шевелить пальцами, повысить уровень погруженности пользователя при нахождении в виртуальной реальности.

В новой системе использовалось и ранее разработанное в БФУ им. Канта устройство для регистрации физиологических параметров человека — Balalaika. Устройство регистрирует электрическую активность мышц и мозга пользователя и передает через Wi-Fi на компьютер, где информацию обрабатывает программное обеспечение. Для распознавания движения и эмоционального состояния пользователя используют технологии машинного обучения.

Понравился материал? Добавьте Indicator.Ru в «Мои источники» Яндекс.Новостей и читайте нас чаще.