Quel genre d'étincelles se produira lorsque l'interface cerveau-ordinateur du MIT sera connectée à Boston Dynamics Spot ?

Récemment, une équipe de recherche dirigée par le professeur Nataliya Kos'myna du MIT a publié un article sur le projet Ddog. L'orientation de recherche de ce projet consiste à utiliser l'interface cerveau-ordinateur pour interagir avec le robot quadrupède Boston Dynamics Spot, dans le but de fournir une assistance aux personnes souffrant de handicaps physiques tels que la sclérose latérale amyotrophique, la paralysie cérébrale et les lésions de la moelle épinière. L'objectif de cette recherche est d'améliorer la qualité de vie de ces patients grâce à des technologies innovantes qui les aident à retrouver leur mobilité et à accroître leur autonomie et leur participation sociale. Cette recherche constitue une base importante et

pour le développement futur d'appareils d'assistance à la réadaptation plus intelligents et personnalisés.

Cet ensemble de projets comprend un système BCI appelé AttentivU, qui se présente sous la forme d'une paire de lunettes sans fil. Le capteur est intelligemment intégré dans la monture et est utilisé pour mesurer l'électroencéphalogramme (activité cérébrale EEG) et l'électrooculogramme des personnes. EOG-Eye Movement).

La recherche s'appuie sur la technologie Brain Switch développée par l'université, un système BCI en temps réel et en boucle fermée qui permet une communication non verbale instantanée entre les utilisateurs et les soignants. Le projet Ddog de Kos'myna utilise le même cadre technique et la même infrastructure que Brain Switch pour élargir davantage ses domaines d'application.

▍Le système Ddog ne nécessite que deux iPhones + une paire de lunettes

Selon l'Organisation nationale des maladies rares, il y a actuellement environ 30 000 patients atteints de sclérose latérale amyotrophique (SLA) aux États-Unis, avec environ 5 000 nouveaux cas chaque année. De plus, environ 1 million d'Américains souffrent de paralysie cérébrale, selon le Cerebral Palsy Guide.

Certaines personnes perdent progressivement la capacité de marcher, de s'habiller, de parler, d'écrire et même de respirer, mais il existe des aides à la communication qui peuvent les aider à communiquer avec les autres, même si la plupart ne peuvent communiquer avec des ordinateurs qu'en regardant l'appareil avec leurs yeux. Cependant, les systèmes permettant aux utilisateurs d’interagir avec leur environnement sont moins courants.

Le plus grand avantage de Ddog est sa mobilité. Spot a la capacité d’être complètement autonome, c’est-à-dire qu’il peut effectuer des tâches sans intervention humaine sous des instructions simples.

Le robot Spot a une bonne capacité de mouvement et sa conception à quatre pattes lui permet de s'adapter à divers terrains complexes, y compris les pentes et les escaliers, et peut atteindre presque partout où les humains peuvent atteindre. De plus, la fixation du bras du robot lui ajoute des fonctions plus pratiques, telles que des tâches telles que transporter des courses, déplacer des chaises et livrer des livres ou des jouets aux utilisateurs.

Ce système développé par le MIT ne nécessite que deux iPhones et une paire de lunettes pour fonctionner. L'équipe de recherche a déclaré que le système ne nécessite pas l'utilisation d'électrodes collantes ou de sacs à dos, ce qui le rend plus pratique pour une utilisation quotidienne.

▍Analyse du principe de fonctionnement de Ddog

Lorsqu’il entre pour la première fois au domicile d’un patient pour fournir des services, Spot doit d’abord construire une carte 3D de son environnement. Le premier iPhone interrogerait les utilisateurs sur leurs prochaines intentions d'action, et les utilisateurs n'auraient qu'à réfléchir à ce qu'ils voulaient et à répondre.

Le deuxième iPhone exécute la carte de navigation locale et contrôle le bras robotique de Spot. En combinant les données lidar de l'iPhone, le système peut améliorer les capacités de perception de Spot. Les deux iPhones communiquent entre eux et suivent en temps réel les progrès de Spot dans l'accomplissement des tâches.

Le système développé par l'équipe du MIT peut fonctionner aussi bien hors ligne qu'en ligne. La version en ligne est équipée d'un ensemble plus avancé de modèles d'apprentissage automatique et a été affinée pour fournir des services plus précis.

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