El objetivo del proyecto es decodificar las señales del cerebro con mayor exactitud y la necesidad de co-adaptación entre el cerebro y la BCI con el fin de lograr juntos una tarea.
En la investigación se propone un nuevo sistema BCI basado en POMDPs (Partially Observable Markov Decision Processes).
Los resultados sugieren que el basarse en un marco de POMDPs es una buena propuesta para el diseño de BCI que deban manejar las señales neuronales y la co-adaptación con el usuario sobre una base continua.
El hecho de que el POMDP BCI mantiene una distribución de probabilidad sobre el estado del cerebro del usuario permite una forma mucho más potente de la toma de decisiones que los enfoques tradicionales de BCI, que normalmente se han basado en la salida de los clasificadores o técnicas de regresión. Además, la co-adaptación del sistema permite que el BCI para hacer mejoras en su comportamiento, ajustándose automáticamente a las circunstancias cambiantes del usuario.
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