Gráfico de Conceptos & Resumen usando Claude 3 Opus | Chat GPT4 | Llama 3:

Resumen:

1.- El presentador Ramana Kumar Vinjamuri discute las interfaces cerebro-máquina basadas en sinergia desde una perspectiva de interacción humano-robot.

2.- El objetivo es entender cómo el cerebro humano inteligente controla la mano humana diestra y procesa información sensorial de múltiples entradas y salidas.

3.- Dos enfoques: comprensión de arriba hacia abajo de las representaciones neuronales de movimientos de la mano y comprensión de abajo hacia arriba de los mecanismos de control de movimientos de la mano.

4.- Las aplicaciones son mejorar el control motor deteriorado, aumentar el control motor, mejorar la rehabilitación motora post-ictus y acelerar el aprendizaje de nuevas habilidades motoras.

5.- El tema central son las sinergias: bloques de construcción/alfabeto de movimiento compartido entre movimientos. La combinación de sinergias permite realizar muchos movimientos.

6.- La primera parte se centra en la reducción de dimensionalidad en el control de movimientos de la mano, pasando del comportamiento al cerebro.

7.- Las sinergias se extraen de la cinemática de la mano usando métodos de reducción de dimensionalidad como PCA. Los pesos combinan sinergias de manera óptima para reconstruir movimientos.

8.- Los métodos lineales capturan eficientemente patrones de movimiento globales. La fusión de datos de cinemática y actividad muscular mejora la representación de sinergias y la reconstrucción de movimientos.

9.- Las sinergias dinámicas de fuerzas de contacto y presiones informan sobre la activación de la población y los puntos de presión durante los agarres.

10.- La segunda parte trata sobre las representaciones neuronales de los movimientos de mano basados en sinergia usando métodos no invasivos, pasando del cerebro al comportamiento.

11.- Se utiliza un modelo simplificado de combinación de sinergias con EEG para decodificar movimientos de mano basados en sinergia. Las características espectrales de EEG permiten una precisión de reconstrucción de movimiento superior al 90%.

12.- El trabajo se está extendiendo a individuos con parálisis. Se esperan diferencias en el EEG en comparación con sujetos sanos.

13.- Se está explorando la imaginación motora para controlar movimientos decodificados de modelos entrenados en características de EEG de ejecución motora. Resultados preliminares alentadores.

14.- La tercera parte cubre aplicaciones de sinergias en tecnologías como exoesqueletos, dispositivos asistivos, interacción con robots humanoides y aprendizaje motor.

15.- HEXO es un exoesqueleto de mano 10DOF incrustado en sinergia con control de baja dimensionalidad de un sistema de alta dimensionalidad. Los sensores EMG controlan sinergias funcionales.

16.- Se hipotetiza que el entrenamiento basado en sinergia permite una mejor transferencia a nuevas tareas en comparación con el entrenamiento basado en tareas. Resultados preliminares apoyan esto.

17.- Se están desarrollando exoesqueletos de brazo basados en sinergia en India para rehabilitación de ictus asequible. Pasando más allá del control 2D al control 3D usando sinergias de brazo.

18.- Se está creando un entorno de realidad virtual inmersiva para entrenar a las personas a aprender "alfabetos" o sinergias de movimiento de mano para lograr un control más diestro.

19.- El aprendizaje biomimético tiene como objetivo enseñar a los robots nuevos movimientos a través de enfoques basados en sinergia en lugar de solo aprendizaje por imitación para capacidades expandidas.

20.- El reconocimiento emocional para la interacción humano-robot se está mejorando al fusionar expresiones faciales con señales neurofisiológicas como EEG para una mayor precisión.

21.- Se están desarrollando sistemas integrados portátiles que utilizan EEG/EDA para detectar el estrés, un primer síntoma en muchos trastornos de salud mental, y proporcionar intervenciones.

22.- La investigación futura incluye modelar los ganglios basales y el cerebelo para encontrar representaciones de sinergias para el control en tiempo real de la robótica asistiva y la transferencia en el aprendizaje motor.

23.- El centro cooperativo de investigación industria-universidad NSF BRAIN se lanzó en UMBC para trabajar con empresas de neurotecnología para acelerar las tecnologías al mercado.

24.- Se reconocen mentores, colaboradores y especialmente estudiantes de muchas instituciones por permitir la investigación impactante.

25.- Se espera un crecimiento tremendo en la intersección del cerebro y la robótica en los próximos 5-10 años. IA/ML, AR/VR, neurotecnología identificados como temas clave.

26.- Se anticipa el potencial transformador de BCI no invasivo a medida que aumenta el poder de cómputo. Pero existen importantes preocupaciones éticas sobre privacidad, autonomía, equidad, etc.

27.- Los estudios hasta ahora en entornos de laboratorio, pero se espera que el aprendizaje profundo ayude a manejar el ruido del BCI no invasivo desplegado en entornos no restringidos.

28.- La escuela de primavera alcanzó un promedio asombroso de 68,900 personas por día a través de múltiples transmisiones en vivo simultáneas alrededor del mundo.

29.- Una sesión de preguntas y respuestas atractiva siguió a la presentación, tocando oportunidades en UMBC, colaboraciones, avances en el campo, transferencia, problemas éticos y desafíos prácticos.

30.- Investigación altamente impresionante e impactante y una excelente presentación muy apreciada por la audiencia. Se anticipan más discusiones y colaboraciones.

Bóveda de Conocimiento construida porDavid Vivancos 2024