Déplacez une main robotique avec vos impulsions nerveuses
Beaucoup d'entre nous auront vu la robotique ou les prothèses
actionnées par les impulsions électriques détectées à partir des nerfs
d'une personne ou de leur cerveau.
Sous une forme ou une autre, ils sont un aliment de base à la fois de
la couverture des nouvelles technologiques grand public et de la
science-fiction.
Le point que les journalistes de la télévision et les auteurs de science-fiction ne parviennent pas à aborder est le suivant: comment cela fonctionne-t-il? À un niveau simple, ils pourraient dire que le signal d'un nerf individuel est capté comme s'il s'agissait d'un fil dans un métier à tisser et envoyé à la prothèse. Mais c'est une explication pour les enfants qui n'est évidemment pas possible avec quelques électrodes sur la peau. Comment le font-ils vraiment ?
Un projet des étudiants de l'Université Cornell de [Bruce Land] [Michael Haidar], [Jason Hwang] et [Srikrishnaa Vadivel] cherche à répondre à cette question. Ils ont construit une interface qui leur permet de contrôler une main robotique en utilisant des signaux provenant d'électrodes placées sur leurs avant-bras . Et leur écriture est une lecture fascinante, car dans ce projet se trouvent une multitude de défis, dont la main elle-même n'est qu'un problème mineur qu'ils ont résolu avec un kit standard.
L'interface elle-même devait résoudre le problème de capter les impulsions nerveuses extrêmement faibles tout en évitant simultanément les interférences du ronflement du secteur et des lampes fluorescentes. Ils détaillent leur conception de filtre et leur utilisation d'alimentations isolées pour réduire au maximum ce bruit.
Même avec l'interface parfaite, ils doivent encore entraîner leur logiciel pour identifier les différents mouvements des doigts. En traçant les lectures de leurs deux électrodes comme axes d'un graphique, ils ont pu cartographier les régions du graphique correspondant aux muscles individuels. Enfin, la réponse qui déplace l'explication pour les enfants.
Il existe plusieurs vidéos liées à leur article, mais celle que nous vous laissons ci-dessous est un test effectué dans un environnement à faible bruit. Ils ont trouvé que leur laboratoire avait tellement de bruit qu'ils ne pouvaient pas démontrer de manière fiable que tous les doigts bougeaient, et nous pensons qu'il serait injuste de vous montrer autre chose que leur démo la plus réussie. Mais il convient également de se rappeler à quel point il était difficile d'y arriver.
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Le point que les journalistes de la télévision et les auteurs de science-fiction ne parviennent pas à aborder est le suivant: comment cela fonctionne-t-il? À un niveau simple, ils pourraient dire que le signal d'un nerf individuel est capté comme s'il s'agissait d'un fil dans un métier à tisser et envoyé à la prothèse. Mais c'est une explication pour les enfants qui n'est évidemment pas possible avec quelques électrodes sur la peau. Comment le font-ils vraiment ?
Un projet des étudiants de l'Université Cornell de [Bruce Land] [Michael Haidar], [Jason Hwang] et [Srikrishnaa Vadivel] cherche à répondre à cette question. Ils ont construit une interface qui leur permet de contrôler une main robotique en utilisant des signaux provenant d'électrodes placées sur leurs avant-bras . Et leur écriture est une lecture fascinante, car dans ce projet se trouvent une multitude de défis, dont la main elle-même n'est qu'un problème mineur qu'ils ont résolu avec un kit standard.
L'interface elle-même devait résoudre le problème de capter les impulsions nerveuses extrêmement faibles tout en évitant simultanément les interférences du ronflement du secteur et des lampes fluorescentes. Ils détaillent leur conception de filtre et leur utilisation d'alimentations isolées pour réduire au maximum ce bruit.
Même avec l'interface parfaite, ils doivent encore entraîner leur logiciel pour identifier les différents mouvements des doigts. En traçant les lectures de leurs deux électrodes comme axes d'un graphique, ils ont pu cartographier les régions du graphique correspondant aux muscles individuels. Enfin, la réponse qui déplace l'explication pour les enfants.
Il existe plusieurs vidéos liées à leur article, mais celle que nous vous laissons ci-dessous est un test effectué dans un environnement à faible bruit. Ils ont trouvé que leur laboratoire avait tellement de bruit qu'ils ne pouvaient pas démontrer de manière fiable que tous les doigts bougeaient, et nous pensons qu'il serait injuste de vous montrer autre chose que leur démo la plus réussie. Mais il convient également de se rappeler à quel point il était difficile d'y arriver.
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Pensez à votre façon de travailler dans une Tesla contrôlée par l'esprit
Lorsque vous possédez une voiture de 80 000 $, une personne normale pourrait être encline à ne jamais la sortir du garage. Mais ce n'est pas normal ce que nous faisons ici, donc voir une Tesla S pilotée par le contrôle de l'esprit n'est que légèrement choquant.
[Casey_S] semble être le propriétaire de la Tesla S en question, mais s'il ne l'est pas, il aura du pain sur la planche. Il a pris le
gigantesque batterie et ordinateur dans un boîtier en forme de voiture
une voiture de luxe à un hackathon à Berkley la semaine dernière et l'a
rapidement équipée de l'équipement nécessaire pour conduire la voiture à
distance. Oui, la Model S a des moteurs de direction intégrés, mais Tesla n'a pas été livré avec une API pour accéder à ces fonctions.
[Casey_S] et son équipe ont donc dû bricoler un servo de direction à
partir d'un moteur d'essuie-glace et d'un potentiomètre monté sur un
châssis en 2x4. Les actionneurs linéaires se fixent sur les pédales de frein et d'accélérateur, et tout parle à un Arduino.
La partie vraiment intéressante est que le tout est contrôlé par un casque d'électroencéphalographie et un algorithme d'apprentissage automatique qui détecte quand le conducteur pense «en avant» ou «tourner à droite». Il traduit ces pensées en variables qui entraînent les actionneurs. Malheureusement, les contraintes d'espace ont empêché [Casey_S] de vraiment mettre le gréement à l'épreuve, mais la vidéo après la pause montre que le système fonctionnait assez bien pour faire avancer la voiture et la diriger un peu.
Il n'y a pas eu trop de voitures contrôlées par la pensée présentées ici auparavant, mais nous avons couvert un fauteuil roulant avec une interface EEG .
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[Casey_S] semble être le propriétaire de la Tesla S en question, mais s'il ne l'est pas, il aura du pain sur la planche. Il a pris le
La partie vraiment intéressante est que le tout est contrôlé par un casque d'électroencéphalographie et un algorithme d'apprentissage automatique qui détecte quand le conducteur pense «en avant» ou «tourner à droite». Il traduit ces pensées en variables qui entraînent les actionneurs. Malheureusement, les contraintes d'espace ont empêché [Casey_S] de vraiment mettre le gréement à l'épreuve, mais la vidéo après la pause montre que le système fonctionnait assez bien pour faire avancer la voiture et la diriger un peu.
Il n'y a pas eu trop de voitures contrôlées par la pensée présentées ici auparavant, mais nous avons couvert un fauteuil roulant avec une interface EEG .
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Bras prothétique contrôlé par l'esprit
Perdre un membre signifie souvent se préparer pour une prothèse.
Bien qu'il y ait eu quelques avancées scientifiques et techniques
(comparez la jambe de piquet d'un pirate aux jambes d'Oscar Pistorius
«coureur de lame»), ce ne sont encore que des attaches inertes à votre
corps. Les chercheurs de Johns Hopkins espèrent changer tout cela. Dans le Journal of Neural Engineering , ils ont annoncé une conception de preuve de concept qui permettait à une personne de contrôler ses doigts prothétiques en utilisant le contrôle de l'esprit .
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L'école des amis utilise le contrôle de la pensée sur un requin
[Chip Audette] possède (au moins) deux gadgets: l'un de ces requins
volants remplis d'hélium télécommandés (un nageur aérien) et un système
OpenBCI EEG qui peut lire les ondes cérébrales et transmettre les
données à un PC. Compte tenu de ces informations, il ne peut guère vous surprendre que [Chip] ait décidé de contrôler son poisson volant avec son cerveau .
Avant de devenir trop excité, vous devez (comme [Chip]) modifier vos attentes. Alors qu'un EEG contient beaucoup d'informations, vos pensées directes ne sont (probablement) pas lisibles. Cependant, certaines actions créent des modèles facilement identifiables dans les données EEG. En particulier, la fermeture des yeux crée un signal puissant de 10 Hz à l'arrière de la tête.
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Avant de devenir trop excité, vous devez (comme [Chip]) modifier vos attentes. Alors qu'un EEG contient beaucoup d'informations, vos pensées directes ne sont (probablement) pas lisibles. Cependant, certaines actions créent des modèles facilement identifiables dans les données EEG. En particulier, la fermeture des yeux crée un signal puissant de 10 Hz à l'arrière de la tête.
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Cafards contrôlant l'esprit
Produire de la micro-robotique n'est pas encore facile ou rentable, mais pourquoi en avons-nous besoin alors que nous pouvons simplement contrôler l'esprit des cafards ?
Une équipe ou des chercheurs de l'Université d'État de Caroline du Nord
appellent ce cafard sifflé de Madagascar augmenté un biobot insecte dans leur dernier document de recherche (PDF). Ce n'est pas la première fois que le sujet revient. Il y a déjà eu des preuves dans la recherche et encore plus d' amateurs . Mais la précision et le contrôle vus dans la vidéo après la pause sont incomparables.
Le gardon est contrôlé pour suivre parfaitement une ligne au sol. L'une des choses qui fait que cette itération fonctionne si bien est que le microcontrôleur comprend un nouveau type de boucle de rétroaction basée sur l'ADC pour la stimulation du cerveau de l'insecte. Cela permet de s'assurer que le gardon ne s'habituera pas à la stimulation et cessera de répondre à celle-ci. Étant donné que cette variété d'insectes peut vivre pendant environ deux ans, cette percée en fait un outil réutilisable. Nous ne savons pas à quoi cet outil sera utilisé, mais peut-être que le prochain fléau des insectes sera contrôlé par l'homme, et non par mère nature.
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Le gardon est contrôlé pour suivre parfaitement une ligne au sol. L'une des choses qui fait que cette itération fonctionne si bien est que le microcontrôleur comprend un nouveau type de boucle de rétroaction basée sur l'ADC pour la stimulation du cerveau de l'insecte. Cela permet de s'assurer que le gardon ne s'habituera pas à la stimulation et cessera de répondre à celle-ci. Étant donné que cette variété d'insectes peut vivre pendant environ deux ans, cette percée en fait un outil réutilisable. Nous ne savons pas à quoi cet outil sera utilisé, mais peut-être que le prochain fléau des insectes sera contrôlé par l'homme, et non par mère nature.
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Voler des oiseaux et tuer des cochons avec vos pensées
garmin astro 220 et colliers dc30
émettant sur du 171mhz...
[Rafael Mizrahi et Anat Sambol] ont décidé qu'il manquait à Angry Birds un élément crucial: le contrôle mental . Ils ont attrapé une copie du jeu pour leur netbook et [Rafael] attaché sur un casque Emotiv EPOC pour voir s'il pouvait y jouer sans utiliser de souris ou de clavier. Alors qu'il était capable de déplacer le curseur avec ses pensées, il a constaté que le logiciel EmoKey d'Emotiv n'avait aucun type de prise en charge du bouton de la souris. Intrépides, ils se sont tournés vers Internet pour obtenir de l'aide et ont découvert qu'il pouvait mapper la sortie de l'Emotiv sur sa souris via une autre application, GlovePie .
Comme vous pouvez le voir dans la vidéo ci-dessous, leurs efforts ont été couronnés de succès, même si nous doutons que [Rafael] abandonne complètement sa souris pour l'instant. Avec un peu plus de raffinement, nous imaginons que [Rafael] fera exploser des cochons vers le royaume en un rien de temps.
Si vous souhaitez essayer vous-même, sachez que seule la version SDK du casque EPOC peut être couplée avec des applications tierces, la version standard grand public est verrouillée en utilisant uniquement un logiciel autorisé.
Continuez à lire si vous souhaitez voir une vidéo de leur interface neuronale Angry Birds en action.
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