Welche Funken entstehen, wenn die Gehirn-Computer-Schnittstelle des MIT mit Boston Dynamics Spot verbunden wird?

Kürzlich veröffentlichte ein Forschungsteam unter der Leitung von Professorin Nataliya Kos'myna vom MIT einen Artikel über das Ddog-Projekt. Die Forschungsrichtung dieses Projekts besteht darin, mithilfe einer Gehirn-Computer-Schnittstelle mit dem vierbeinigen Roboter Boston Dynamics Spot zu interagieren, um Menschen mit körperlichen Behinderungen wie amyotropher Lateralsklerose, Zerebralparese und Rückenmarksverletzungen Hilfe zu leisten. Ziel dieser Forschung ist es, die Lebensqualität dieser Patienten durch innovative Technologien zu verbessern, die ihnen helfen, ihre Mobilität wiederzuerlangen und ihre Autonomie und soziale Teilhabe zu erhöhen. Diese Forschung liefert eine wichtige Grundlage und

für die zukünftige Entwicklung intelligenterer und personalisierterer Rehabilitationshilfsgeräte.

Zu dieser Reihe von Projekten gehört ein BCI-System namens AttentivU, das in Form einer drahtlosen Brille präsentiert wird. Der Sensor ist geschickt in den Rahmen eingebettet und wird zur Messung des Elektroenzephalogramms (EEG-Gehirnaktivität) und des Elektrookulogramms verwendet. EOG-Augenbewegungssignal.

Die Forschung basiert auf der von der Universität entwickelten Brain Switch-Technologie, einem Echtzeit-BCI-System mit geschlossenem Regelkreis, das eine sofortige nonverbale Kommunikation zwischen Benutzern und Betreuern ermöglicht. Das Ddog-Projekt von Kos'myna nutzt den gleichen technischen Rahmen und die gleiche Infrastruktur wie Brain Switch, um seine Anwendungsbereiche weiter zu erweitern.

▍Ddog-System erfordert nur zwei iPhones + eine Brille

Nach Angaben der National Organization for Rare Diseases gibt es derzeit etwa 30.000 Patienten mit Amyotropher Lateralsklerose (ALS) in den Vereinigten Staaten, wobei jedes Jahr etwa 5.000 neue Fälle auftreten. Darüber hinaus leiden laut dem Cerebral Palsy Guide etwa 1 Million Amerikaner an Zerebralparese.

Manche Menschen verlieren nach und nach die Fähigkeit zu gehen, sich anzuziehen, zu sprechen, zu schreiben und sogar zu atmen, aber es gibt Kommunikationshilfen, die ihnen bei der Kommunikation mit anderen helfen können, obwohl die meisten nur mit Computern kommunizieren können, indem sie mit den Augen auf das Gerät schauen. Allerdings sind Systeme, die es Benutzern ermöglichen, mit ihrer Umgebung zu interagieren, weniger verbreitet.

Ddogs größter Vorteil ist seine Mobilität. Spot verfügt über die Fähigkeit, völlig autonom zu sein, das heißt, es kann Aufgaben ohne menschliches Eingreifen unter einfachen Anweisungen ausführen.

Der Spot-Roboter verfügt über gute Bewegungsfähigkeiten und sein vierbeiniges Design ermöglicht es ihm, sich an verschiedene komplexe Gelände anzupassen, einschließlich Steigungen und Treppen, und kann fast überall hinkommen, wo Menschen hinkommen. Darüber hinaus erweitert die Armbefestigung des Roboters ihn um weitere praktische Funktionen, wie z. B. Aufgaben wie das Tragen von Lebensmitteln, das Bewegen von Stühlen und die Lieferung von Büchern oder Spielzeug an Benutzer.

Für dieses vom MIT entwickelte System sind lediglich zwei iPhones und eine Brille erforderlich. Das Forschungsteam sagte, das System erfordere keine Klebeelektroden oder Rucksäcke, was es für den täglichen Gebrauch praktischer mache.

▍Ddog-Arbeitsprinzipanalyse

Wenn Spot zum ersten Mal das Zuhause eines Patienten betritt, um Dienstleistungen zu erbringen, muss er zunächst eine 3D-Karte seiner Umgebung erstellen. Das erste iPhone würde Benutzer nach ihren nächsten Handlungsabsichten fragen, und Benutzer müssten nur darüber nachdenken, was sie wollten, und antworten.

Das zweite iPhone führt die lokale Navigationskarte aus und steuert Spots Roboterarm. Durch die Kombination der Lidar-Daten des iPhones kann das System die Wahrnehmungsfähigkeiten von Spot verbessern. Die beiden iPhones kommunizieren miteinander und verfolgen Spots Fortschritt bei der Erledigung von Aufgaben in Echtzeit.

Das vom MIT-Team entwickelte System kann sowohl offline als auch online arbeiten. Die Online-Version ist mit einem fortschrittlicheren Satz maschineller Lernmodelle ausgestattet und wurde optimiert, um genauere Dienste bereitzustellen.

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