Тяло на известието
Подкрепен от безвъзмездна помощ от $175 000 от Националната научна фондация или NSF, изследовател в Колежа по науки и математика на университета Auburn работи за подобряване на възможностите на интерфейса мозък-компютър , или BCI, напредък, който има широк потенциал за подпомагане на хора с тежки двигателни увреждания, откриване и диагностициране на здравословни проблеми и предоставяне на нови интерфейси за игри и други приложения.
Jingyi „Ginny“ Zheng, асистент професор в катедрата по математика и статистика, получи наградата си от отдела за компютърни и комуникационни фондации на NSF за нейния проект „Към многообразна рамка за мозък-компютър Интерфейс.“
„Ние работим за подобряване на текущата статистическа рамка, върху която работи BCI, използвайки ново измерване за количествено определяне на разликите в свързаността на човешкия мозък“, каза Джън.
BCI като технология съществува от няколко години, казва Джън. Въпреки това, текущата му функционалност е ограничена от математическата му рамка.
„Текущото измерване, използвано в BCI за количествено определяне на разликите в мозъчната свързаност, не е стабилно и е неефективно“, каза Zheng. „Ние се стремим да надградим системата BCI чрез разработване на статистическа рамка, използваща нова математическа мярка за количествено определяне на разликите в матриците за свързване на мозъка.“
BCI работи, като свързва човешкия мозък с мини компютър. Потребителят носи специална слушалка, която улавя мозъчни вълни и ги предава на компютърно базирано записващо устройство. Този мини компютър превежда човешката мозъчна вълна — по същество мисъл — в механичен отговор.
„Например, човек с тежки двигателни увреждания, прикован към инвалидна количка, може да управлява и маневрира стола си чрез мисловен процес, използвайки BCI устройство“, каза Джън. „През последните десетилетия в BCI бяха внедрени множество методи за декодиране и превод на мозъчни сигнали. Въпреки това, BCI все още страдат от ниска устойчивост и ниска надеждност, тъй като са чувствителни към артефакти, шум, извънредни стойности и изискват дълъг процес на калибриране.“
Изследванията на Zheng имат за цел да конструират многообразна рамка, която ще подобри устойчивостта на BCI технологии и разширяване на практическите приложения. Проектът се финансира до 2024 г. и Дженг каза, че след като възможностите на BCI бъдат подобрени, технологията има потенциал не само в областта на здравеопазването и медицината, но и в биологията, невронауките, селското стопанство, дистанционното наблюдение, компютърното зрение и други области.
Джън се присъединява към факултета на Auburn през 2019 г. Нейните научни интереси са в областта на науката за данни, машинното обучение и изчисленията, управлявани от данни. Тя също така преподава няколко курса по статистика в Колежа по науки и математика.
(Написано от Мич Емънс)
