인공 지능 (AI)은 ELA 횡 방향 쓰레기 (ELA)의 영향을받는 청색 이동성을 잃은 사람들의 대규모 동맹을 소유하고 있으며 신경 활동을 움직임으로 변환하는 뇌 인터페이스를 향상시킵니다.
Johannes Lee가 이끄는 팀이 이번 월요일 잡지에서 발표하고 있습니다. 자연 기계의 지능 이 시스템 중 하나는 인공 지능에 의해 함께 정죄되어 컴퓨터의 마커를 움직이거나 로봇 팔을 운전할 때 거의 4 가지 성능을 복제했습니다.
ia copilotos
Lee와 그의 팀이 개발 한 인터페이스에는 AI의 두 개의 공동 철학이 포함되어 있습니다. 하나는 컴퓨터의 커서를 안내하고 시각 정보를 통해 로봇 팔 작업에서 발견되었습니다.
AI 공동 부양사와의 인터페이스 테스트에서, 코어 터치의 결과로 다리 마비를 가진 참가자는 AI의 CO 틸트 지원이없는 것보다 컴퓨터 마커를 제어하여 3.9 시간 성능을 달성했습니다.
마비가없는 참가자는 AI를 활성화 한 후 성능의 2.1 배의 개선을 경험했습니다. 마찬가지로, 마비를 가진 참가자는 로봇 암을 제어하여 특정 목적지에서 컬러 블록을 움직일 수 있었으며 AI의 도움 없이는 불가능했습니다.
프로토 타입은 현재 마비를 가진 단일 참가자에서 테스트되고 있지만, 저자는이 공통 제어 모델이 뇌 컴퓨팅을 매일 사용하기 위해 실용적이고 효과적인 사용으로 만들 수 있으며 이미 개선하고 있음을 측정하고 사용자가보다 복잡한 작업을보다 쉽게 수행하는 데 도움이 될 수 있다고 생각합니다.
어쨌든 그들은 시스템을 다른 사용자와 환경으로 조정하기위한 또 다른 연구가 필요하다고 경고합니다.
뇌 문서를 넘어서
이 연구에 참여하지 않은 Miguel Hernandez Balcha University의 Biogical Institute의 이사 인 Eduardo Fernandez는이 시스템의 주요 기여는 외부 장치를 제어하기 위해 뇌 활동을 겪고 있다고 생각합니다.
Fernandez는“이 팀은 이전 움직임 및 상황과 같은 다른 정보 소스를 사용하여 고급 인공 지능 기술과 함께 사용자의 목적을 추론하고 운동을 도와 줄 가능성을 조사했습니다.
이런 식으로 AI는 시끄럽거나 불완전한 경우에도 뇌 신호에서 사용자의 의도를 해독하는 데 도움이된다고 전문가는 말합니다. “이것은인지 부하를 줄이고 사용자를 인수하지 않고 경험을 향상시킨다”고 그는 강조했다. “이 기술은 새로운 뇌 릴리스 인터페이스를 개발하기위한보다 직관적이고 기능적인 프레임 워크를 제공합니다.” 미래는 희망적이지만 “우리는 여전히 이러한 시스템의 성능과 일반적인 사용에 영향을 미치는 많은 문제를 해결해야합니다.”
