WiMi Desenvolve Interface Cérebro-Computador Baseada em Sinal Bio-Híbrido
WiMi Desenvolve Interface Cérebro-Computador Baseada em Sinal Bio-Híbrido
No cerne da tecnologia HBS-BCI da WiMi está a integração de diversos sinais biológicos, incluindo eletroencefalograma
A WiMi Inc., líder global em tecnologia de Realidade Aumentada Holográfica, anunciou com entusiasmo que desenvolveu uma interface cérebro-computador baseada em sinal bio-híbrido (HBS-BCI) que vem ganhando destaque rapidamente. A tecnologia HBS-BCI foi concebida para aprimorar a precisão da classificação, ampliar o número de comandos e reduzir o tempo necessário para que os comandos cerebrais sejam detectados, integrando múltiplos sinais biológicos. Como uma empresa imersa na inovação e na tecnologia, a WiMi se dedica a oferecer soluções avançadas que transformam a maneira como as pessoas interagem com a tecnologia. A introdução da tecnologia HBS-BCI sinaliza um marco significativo na área de interfaces cérebro-computador, prometendo ampliar as perspectivas de aplicação e proporcionar uma experiência de usuário mais personalizada.
No cerne da tecnologia HBS-BCI da WiMi está a integração de diversos sinais biológicos, incluindo eletroencefalograma (EEG), espectroscopia funcional no infravermelho próximo (fNIRS), eletromiografia (EMG), eletrooculograma (EOG) e rastreador ocular. Ao integrar esses sinais biológicos, a tecnologia HBS-BCI consegue obter informações do usuário de múltiplas perspectivas e dimensões, melhorando assim a precisão da classificação, aumentando o número de comandos e reduzindo o tempo de detecção de comandos cerebrais. Esta abordagem inovadora de integração de sinais oferece aos usuários uma interação mais rica e natural.
O EEG, ou eletroencefalografia, é a gravação de sinais elétricos provenientes da atividade elétrica do cérebro por meio de um conjunto de eletrodos colocados no couro cabeludo. É amplamente utilizado em interfaces cérebro-computador devido à sua alta resolução temporal e baixo custo. Os sinais do EEG refletem a atividade elétrica dos neurônios no cérebro e podem capturar diferentes tipos de atividades cerebrais, como imagens motoras, tarefas cognitivas e tarefas de resposta.
O fNIRS, ou espectroscopia funcional no infravermelho próximo, é uma técnica que avalia indiretamente a atividade cerebral medindo as mudanças nos níveis de oxigenação do sangue no córtex cerebral. Ele utiliza transmissores e receptores para iluminar e detectar áreas do cérebro, medindo mudanças na oxigenação do sangue cerebral e desoxi-hemoglobina. O fNIRS fornece informações complementares ao EEG, com melhor resolução espacial e maior usabilidade.
O EMG, ou eletromiografia, registra a atividade elétrica durante a contração e relaxamento muscular. No HBS-BCI, os sinais EMG podem ser usados para reconhecer e controlar comandos relacionados à atividade muscular, como movimentos de membros.
EOG e rastreador ocular: os eletrooculogramas registram a atividade elétrica dos músculos oculares e podem ser usados para detectar movimentos oculares e posições de olhar. Os oftalmoscópios, por outro lado, podem medir e registrar com mais precisão a trajetória dos movimentos oculares e pontos de olhar. Esses sinais podem ser usados na tecnologia HBS-BCI para controle e interação, como selecionar comandos ou operar interfaces olhando para áreas específicas.
Os componentes da tecnologia HBS-BCI da WiMi incluem um sistema de aquisição de dados, processamento de sinais e extração de características, design de paradigma e configuração de tarefas, classificadores e algoritmos de reconhecimento, aplicações em tempo real e feedback, bem como hardware e equipamentos associados. O sistema de aquisição de dados é composto por múltiplos eletrodos, transmissores e receptores, e sensores para adquirir diferentes sinais biológicos. A fase de processamento de sinais e extração de características filtra, elimina ruídos e extrai características dos sinais biológicos adquiridos para obter informações significativas. O design de paradigma e configuração de tarefas determina as atividades ou tarefas específicas a serem realizadas pelo usuário na tarefa de interface cérebro-computador. Classificadores e algoritmos de reconhecimento identificam e classificam as intenções ou comandos do usuário a partir das características extraídas através do treinamento e construção de modelos. Aplicações em tempo real e feedback garantem uma interação contínua entre o usuário e o dispositivo ou sistema externo e fornecem feedback oportuno para ajudar o usuário a ajustar e melhorar os comandos cerebrais.
A tecnologia HBS-BCI da WiMi apresenta vantagens significativas em relação às interfaces cérebro-computador tradicionais baseadas em um único sinal biológico. Primeiro, ao integrar múltiplos sinais biológicos, a tecnologia HBS-BCI consegue melhorar a precisão da classificação, resultando em um reconhecimento de intenção e classificação de comandos mais precisos. Isso permite que os usuários controlem dispositivos ou sistemas externos de forma mais confiável e melhorem a eficiência da interação. Em segundo lugar, a tecnologia HBS-BCI é capaz de aumentar o número de comandos de controle, expandindo assim o domínio de aplicação. Os usuários podem gerar mais comandos através de diferentes tarefas e paradigmas, possibilitando um controle e operações mais diversificados. A tecnologia HBS-BCI também reduz o tempo de detecção de comandos cerebrais, proporcionando uma resposta e feedback mais imediatos. Isso permite que os usuários interajam com o ambiente externo de forma mais fluida e desfrutem de uma experiência mais natural e contínua.
Embora a HBS-BCI tenha feito progressos significativos na melhoria do desempenho das interfaces cérebro-computador, ainda enfrenta alguns desafios. Os sensores atuais precisam ser colados ou fixados no couro cabeludo, limitando a aplicação prática da tecnologia e o conforto do usuário. Além disso, a aplicação em tempo real da tecnologia HBS-BCI ainda enfrenta alguns desafios. Detectar e interpretar comandos cerebrais de forma rápida e precisa continua sendo uma tarefa desafiadora devido ao ruído e à complexidade dos sinais biológicos. Desenvolvimentos futuros continuarão a otimizar dispositivos de usuário, bem como a desenvolver algoritmos de processamento de sinais e aprendizado de máquina eficientes para tornar as aplicações em tempo real viáveis.
Além da aplicação básica da tecnologia HBS-BCI, a WiMi continuará a pesquisar e desenvolver a HBS-BCI para promover sua aplicação em tempo real em cenários do dia a dia. A equipe de P&D da WiMi continuará a aprimorar os algoritmos de classificação e reconhecimento, e a aumentar a inteligência e capacidade adaptativa do sistema para alcançar um reconhecimento de comando mais preciso e eficiente. A WiMi planeja colaborar com parceiros em diferentes campos. No futuro, a tecnologia HBS-BCI tem o potencial de ser integrada a outras tecnologias de ponta, como realidade virtual, realidade aumentada e inteligência artificial. Ao se integrar a essas tecnologias, um sistema de interface cérebro-computador mais imersivo e inteligente pode ser criado, proporcionando aos usuários uma experiência mais rica e personalizada, e trazendo experiências de aplicação mais ricas para os usuários.