Utilizando o sistema AI-BCI, um indivíduo terminou efetivamente o trabalho de “pick-and-place”, realocando 4 blocos com a ajuda de IA e um braço de robô. Pontuação de crédito: Johannes Lee, Jonathan Kao, Laboratório de Projeto e Cálculo Neural/UCLA
Os designers da UCLA criaram um sistema de interface de usuário do Usuário, não invasivo e não invasivo, que usa o sistema especialista como co-piloto para ajudar a presumir a intenção do cliente e o total de empregos realocando um braço de robô ou uma seta do sistema de computador.
Lançado no conhecimento do dispositivo Nature, o estudo de pesquisa revela que a interface do usuário mostra um novo grau de eficiência na interface de usuário não invasiva do usuário do cérebro, ou da BCI. Isso pode resultar em uma variedade de tecnologias modernas para ajudar indivíduos com habilidades físicas restritas, como aquelas com paralisia ou problemas neurológicos, lidar e realocar as coisas muito mais rapidamente e especificamente.
O grupo criou fórmulas personalizadas para traduzir eletroencefalografia, ou EEG- uma técnica de filmar a tarefa elétrica da mente- e remover sinais que mostram fins de atividade. Eles acoplaram os sinais decifrados a um sistema de especialistas baseado em câmera que analisa as instruções do cliente e a intenção no tempo genuíno. O sistema permite que as pessoas terminem os empregos consideravelmente mais rápidos do que sem a IA Aid.
“Ao utilizar o sistema especialista para aprimorar os sistemas de interface de usuário do Brain-Computer, estamos oferecendo muito menos oportunidades perigosas e intrusivas”, afirmou o líder do estudo de pesquisa Jonathan Kao, professor associado de design elétrico e de sistema de computador na instituição de design da UCLA Samueli.
“Inevitavelmente, pretendemos estabelecer sistemas AI-BCI que fornecem liberdade compartilhada, permitindo que indivíduos com problemas de atividade, como paralisia ou ELA, recuperem alguma liberdade para empregos diários”.
Os gadgets BCI implantados dentários em operação e operação podem converter sinais mentais diretamente em comandos, mas as vantagens que eles fornecem atualmente são excedidas pelas ameaças e preços relacionados à neurocirurgia para implantá-los. Mais de vinte anos depois de terem sido mostrados pela primeira vez, esses gadgets ainda se restringem a pequenos testes profissionais piloto.
Ao mesmo tempo, vestíveis e vários outros BCIs externos mostraram um grau reduzido de eficiência em encontrar sinais mentais de maneira confiável.
Para atender a essas restrições, os cientistas verificaram seu novo BCI não invasivo de IA com 4 indivíduos-3 sem deficiências motoras elétricas e um quarto que foi incapacitado a partir da barriga média.
Os indivíduos usaram uma tampa da cabeça para gravar o EEG, e os cientistas utilizaram fórmulas de decodificadores personalizados para converter esses sinais mentais diretamente em movimentos de uma seta do sistema de computador e braço de robô. Ao mesmo tempo, um sistema de IA com uma câmera de vídeo integrada observou os movimentos decifrados e os indivíduos ajudou o total de 2 empregos.
. Um indivíduo paralisado regula neuralmente um braço de robô para escolher e colocar blocos. O controle neural não é invasivo (sem tratamento cirúrgico) e é ajudado pela IA. Pontuação de crédito: Johannes Lee, Jonathan Kao, Laboratório de Projeto e Cálculo Neural/UCLA.
No primeiro trabalho, eles foram aconselhados a realocar uma flecha em uma tela de sistema de computador para atingir 8 alvos, mantendo a seta em posição em cada um por um mínimo de meio 2º. Na segunda dificuldade, foi solicitado aos indivíduos que acionassem um braço de robô para realocar 4 blocos em uma mesa de suas áreas iniciais para configurações atribuídas.
Todos os indivíduos terminaram os dois empregos consideravelmente mais rápidos com a IA Aid. Significativamente, o indivíduo paralisado terminou o trabalho do braço do robô em relação a seis minutos e meio com a IA Aid, enquanto que sem ele, ele era incapaz de terminar o trabalho.
O BCI entendeu a mente elétrica sinaliza que inscreveu as atividades desejadas pelos indivíduos. Utilizando um sistema de visão do sistema de computador, a IA personalizada presumiu a intenção dos clientes-não seus movimentos oculares-para ajudar a seta e colocar os blocos.
“Seguir as ações para os sistemas AI-BCI podem consistir no avanço de co-pilotos avançados que realocam armas de robô com ainda mais taxa e precisão e fornecem um toque engenhoso que se ajusta às coisas que o cliente pretende realizar”, afirmou o escritor de líderes Johannes Lee, um sistema de doutoral da UCLA Electric e System System Prospect Prospect Prospect Prospect Prospect Prospect Prossecionado.
“E a inclusão de informações de treinamento em larga escala também pode ajudar a IA a trabalhar juntos em empregos muito mais complexos, além de aumentar a decifração do EEG”.
Os escritores do artigo são todos participantes do Laboratório de Design e Cálculo Neural da Kao. Participante do UCLA Mind Study Institute, a Kao também realiza consultas de professores na divisão de tecnologia da computação e no Ph.D. interdepartamental. Programa em neurociência.
Ainda mais detalhes:. Mente- Controle de interface do usuário do sistema de computador com copilotes de sistema especializado, conhecimento do dispositivo Nature (2025). Doi: 10.1038/ s42256-025-01090-y.
. Fornecido por. College of the Golden State, Los Angeles.
Citação:. O co-piloto da IA aprimora a interface de usuário não invasiva do usuário cerebral, analisando a intenção do cliente (2025, 1º de setembro). Recuperado em 1 de setembro de 2025. de https://medicalxpress.com/news/2025-09-ai-boosts-noninvasive-Brain-interface.html.
. Este registro sofre direitos autorais. Além de qualquer tipo de negociação razoável para o objetivo do estudo ou estudo exclusivo de pesquisa, no. O componente pode ser replicado sem a autorização criada. O material é atendido para detalhar apenas funções.
.
Fuente
