リモートタイピング、脳波イメージング、この中国の脳コンピューターインターフェース企業が人間向けインテリジェントオペレーティングシステムをリリース

リモートタイピング、脳波イメージング、この中国の脳コンピューターインターフェース企業が人間向けインテリジェントオペレーティングシステムをリリース

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載しています。転載の際は出典元にご連絡ください。

脳コンピューターインターフェースにおいて新たな成果がありました。

8月27日、中国の脳コンピューターインターフェース企業BrainCOは、ハーバード大学で人間の脳のためのインテリジェントオペレーティングシステムであるBrainOSの研究開発の初期結果を発表した。

人工知能の応用の一つとして、脳コンピュータインターフェースは、人間とコンピュータの相互作用の分野で常に大きな注目を集めている技術です。

結局のところ、人間の脳が「思考」を使って仮想世界と直接接続し、通信することができれば、人間とコンピューターの相互作用の効率が大幅に向上するでしょう。

[[339736]]

BrainCO America の社長であるマックス・ニューロン氏によると、チームはすでに脳コンピューターインターフェースの分野で 2 つの新しい技術を開発しているという。

「読心術」や「エアタイピング」のような脳波イメージングと筋電図制御を組み合わせたもの。

これらの最新の効果は、次のように 1 つずつ表示されます。

「マインドリーディング」と「エアタイピング」

今回 BrainOS が実演した 2 つの新技術、「マインドリーディング」と「エアタイピング」は、ファンタジー小説にしか存在しない技術のようにも聞こえます。

ただし、両方の技術は当初実現されていました。

「マインドリーディング」:脳波イメージング

まず、BrainOSの脳波イメージング技術を見てみましょう。

紹介文によれば、この技術は「読心術」のようなもので、脳波のパターンを条件として、人間の目で見た画像や脳が想像した画像をアルゴリズムによって復元する。

下の図に示すように、これは BrainCO の脳波画像化技術によって生成された画像です。被験者は数字「1」と「5」をそれぞれ 10 ~ 20 秒間見つめ、対応するデジタル画像が脳内に復元されます。

さらに、この効果を達成するには、前頭前野の脳波を収集するのに3 つの電極のみが必要です。

しかし、この技術を実現するには、現時点では磁気共鳴画像スキャナーなどの大型機器の連携が必要です。

相対的に言えば、BrainOS が発表した 2 番目の技術の方が実用的です。

「空中でタイピング」:筋電制御

「エアタイピング」と呼ばれるこの技術は、BrainOSがこれまで適用してきた筋電制御システムを組み合わせたもので、キーボードなしで画面上でタイピングすることを可能にします。

原理としては、前腕部の手運動筋群のEMG信号を収集し、ユーザーの手の動きの意図を処理・正確に判定することで、手で入力した文字を判別し、画面に表示します。

これまで、この筋電制御システムは、BrainCo が開発したインテリジェントバイオニックハンドに適用され、多くの障害者の夢の実現に役立ってきました。

今回の記者会見で発表された新技術は、人体の筋電信号をより正確に識別し、より洗練された遠隔操作を実現できる、インテリジェントバイオニックハンド操作システムの「アップグレード版」のようなものだ。

「マスク氏の脳コンピューターインターフェース技術とは異なる」

技術に関して、マックス・ニューロン氏は、BrainOSで使用されている技術は、現在最も人気のある技術コンセプトであるマスク氏の脳コンピューターインターフェース技術とは異なると述べた。

最大の違いは、人間の脳を開頭する必要がないことです。

マスク氏が2019年に立ち上げたニューラリンクは、頭蓋骨切開術によって回路やチップを人間の脳に埋め込む侵襲的な脳コンピューターインターフェース技術を採用している(頭頂部にUSBポートを差し込むようなスタイルだ)。

[[339738]]

現在、この技術は主に下半身麻痺患者など特別なニーズを持つ人々を対象としていますが、普及しない可能性があります。

一方、BrainOS システムは非侵襲性のハイブリッド脳コンピューターインターフェース技術を採用しており、デバイスを装着することで人体の EEG 信号と EMG 信号を収集して処理することができます。この方法では、インプラント装着者の身体に傷が付くことはありません。

今回発売するインテリジェントオペレーティングシステム「BrainOS」は、BMIoT(ヒューマン・マシン・インターネット・オブ・シングス)を中核コンセプトとして開発されたシステムです。

このシステムは 2 つの部分に分かれています。1 つは、脳コンピューター インターフェース技術の応用で、ユーザーがシステムを通じてスマート ホーム、自動車、携帯電話などの外部デバイスを制御できるようにします。もう 1 つは、ユーザーの状態を追跡および分析し、介入や提案を提供することです。

しかし、これら 2 つのアプリケーションは BrainOS に論争ももたらしました。

論争もある

ハーバード大学にちなんで名付けられた脳コンピューターインターフェース企業として、BrainCO の製品は、導入以来賞賛と批判の両方を受けています。

昨年9月、ウォール・ストリート・ジャーナルは、浙江省の小学校の授業でBrainCOのヘッドバンドが使われていると報じた。生徒たちは皆、まるで孫悟空の「金の輪」をかぶっているかのように、授業中にヘッドバンドを着けていた。

[[339739]]

報道によると、この「FuSiヘッドバンド」は脳波を検出し、生徒が授業中や宿題に集中しているかどうかを判断し、点数をつけることができる脳コンピュータインターフェースヘッドバンドです。点数はリアルタイムで教師のコンピュータに送信され、ランキング化されて保護者グループに送信されます。

一部の教師や生徒は、この製品が学習の集中力を高めると考えています。しかし、このように監視されている小学生に自由はあるのだろうかと疑問に思う人も多くいます。

この事件を受けて、浙江省金華市教育局の職員はメディアに対し、学校に鉢巻きの使用を一時停止するよう命じ、地区内のすべての学校に自主検査を行うよう求めたと回答した。「監視鉢巻き」で収集されたデータは漏洩せず、児童の個人的プライバシーを暴露することはない。

これに対し、浙江ブレインコテクノロジー株式会社(ブレインコ)は声明を発表し、FuSiヘッドバンドはニューロフィードバックトレーニングの原理を利用して生徒の集中力を高めるトレーニングを行う機器であり、生徒を監視するための製品ではないと述べた。

実際のところ、ヘッドバンドは現実でも用途がないわけではありませんが、医療分野でより多く使用されています。

カリフォルニア大学サンフランシスコ校神経科学部長のセオドア・ザント博士は、このヘッドバンドの基本原理は、医師が患者の診断に通常使用する脳波検査(EEG)であると紹介した。

しかし、人民日報は、この会社が製造したインテリジェント義手についても報じており、この義手は右手を失った少女、リン・アンルーさんがピアノを弾くという長年の夢を叶えるのに役立ったという。

[[339740]]

人民日報によると、このインテリジェント義手は、人間の筋肉の動きによって生成される表面筋電図信号を収集して処理することで動作制御を実現します。

ブレインコの創設者ハン・ビチェン氏は「これにより障害者の運動機能が回復するだけでなく、感覚フィードバックを再構築することで手足が『再生』する感覚を体験できるようになる」と語った。

多くの最先端の新技術と同様に、BrainCO の脳コンピューターインターフェース技術、その実証された効果、および可能な応用方向も大きな注目を集めています。

どう思いますか?

<<:  ボストンスポットのミニバージョンを実現するための 3000 行のコード: 殺せないゴキブリになりたい!

>>:  2020年グローバルスマート教育会議でAI教育統合イノベーションの成果が発表されました

ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

人工知能教師が将来果たす8つの役割

人工知能の急速な発展は目まぐるしく、教育、特に教師への影響は甚大です。人工知能は、退屈で面倒な仕事に...

自動運転・ホログラム投影!映画に出てくるブラックテクノロジーは私たちからどれくらい遠いのでしょうか?

春節休暇期間中、国内映画市場は活況を呈した。猫眼専門版のデータによると、丑年春節期間(2月11日~2...

語尾予測に基づく英語-ロシア語翻訳品質の向上方法

[51CTO.com からのオリジナル記事] ニューラルネットワーク翻訳モデルは、使用できる語彙のサ...

Baidu Brainは、顔をスキャンしてWeChat Momentsで拡散できるAIベースの春節連句をサポート

大晦日、家族が集まる夜。 1月28日、オンライン春節祝賀会(略称オンライン春節祝賀会)が予定通り開催...

ソフトウェア定義車の基礎 - FOTA および SOTA ソリューション

OTAとは何ですか? OTA(Over-the-Air Technology)は中国語でエアダウンロ...

10年以内にAGI?次世代のジェミニは環境を感知できるのか?ディープマインドCEOハサビス氏がAIについて語る

「今後10年でAGIのようなシステムが登場しても驚かないだろう」と、グーグル・ディープマインドの共同...

画像内のオブジェクト検出のための ML データを探索および視覚化する方法

近年、機械学習データ(MLデータ)を深く理解する必要性に対する認識が高まっています。しかし、大規模な...

チューリング賞受賞者のヤン・ルカン氏:今後数十年間の AI 研究の最大の課題は「予測世界モデル」

ディープラーニングの大規模な応用の後、人々はさらなる技術的進歩をもたらすことができる真の汎用人工知能...

図解されたtinyBERTモデル - BERTモデル圧縮のエッセンス

翻訳者|朱 仙中レビュー | Chonglou導入近年、大規模言語モデルの開発は飛躍的に進歩しました...

...

...

...

...

...