जावास्क्रिप्ट तंत्रिका इंटरफ़ेस प्रयोग

सामग्री के लेखक, जिसका अनुवाद आज हम प्रकाशित करते हैं, का कहना है कि पिछले कुछ वर्षों में उन्होंने न्यूरोलॉजीकोलॉजी में लगातार रुचि देखी है। इस लेख में, वह विभिन्न हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर सिस्टम के साथ अपने प्रयोगों के बारे में बात करना चाहती है जो आपको मस्तिष्क और कंप्यूटर के बीच संचार स्थापित करने की अनुमति देते हैं।

प्रागितिहास

मेरे पास बुनियादी कंप्यूटर शिक्षा नहीं है (मैंने विज्ञापन और विपणन का अध्ययन किया है)। मैंने महासभा में पाठ्यक्रमों में प्रोग्रामिंग में महारत हासिल की।

जब मैं पहली नौकरी की तलाश में था, तो मैंने जावास्क्रिप्ट और विभिन्न उपकरणों के साथ प्रयोग करना शुरू कर दिया। विशेष रूप से, मेरी पहली परियोजना लीप मोशन का उपयोग करते हुए हाथ आंदोलन के माध्यम से स्फेरो रोबोट बॉल कंट्रोल का संगठन था।


सिफेर बॉल लीप मोशन द्वारा संचालित

यह ब्राउज़र के बाहर कुछ भी प्रबंधित करने के लिए जावास्क्रिप्ट का उपयोग करने का मेरा पहला अनुभव था। इसने तुरंत मुझे "झुका" कहा।

तब से मैंने इंटरैक्टिव परियोजनाओं पर काम करने में बहुत समय बिताया है। हर बार, एक नई परियोजना को लेते हुए, मैंने अपने लिए तेजी से जटिल कार्यों को खोजने की कोशिश की। इसलिए मैं लगातार विकसित हो रहा था और कुछ नया सीख रहा था।

विभिन्न उपकरणों के साथ प्रयोग करने के बाद, एक और दिलचस्प कार्य की तलाश में, मैं न्यूरोस्की मस्तिष्क गतिविधि सेंसर में आया।

न्यूरो हेडसेट के साथ पहला प्रयोग

जब मुझे मस्तिष्क गतिविधि सेंसर के साथ प्रयोगों में रुचि थी, तो मैंने न्यूरोस्की न्यूरो हेडसेट खरीदने का फैसला किया। वह अन्य समान प्रस्तावों की तुलना में बहुत सस्ता था।


न्यूरोस्की न्यूरो हेडसेट

मुझे पता नहीं था कि क्या मेरी योग्यता इस तरह के उपकरण के लिए कम से कम कुछ लिखने के लिए पर्याप्त होगी (मैं उस समय प्रोग्रामिंग पाठ्यक्रम समाप्त कर चुका हूं), इसलिए मैंने कुछ सस्ता चुनने का फैसला किया ताकि, यदि कार्य समाप्त हो जाए, तो मेरे लिए यह बहुत मुश्किल है कि बहुत ज्यादा पैसा बर्बाद न किया जाए। सौभाग्य से, हेडसेट के साथ काम करने के लिए एक जावास्क्रिप्ट फ्रेमवर्क पहले से ही बनाया गया है, इसलिए प्रयोग शुरू करना काफी आसान था। विशेष रूप से, मैंने अपने ध्यान के स्तर का उपयोग स्फेरो बॉल और तोता AR.Drone quadrocopter को नियंत्रित करने के लिए किया।

प्रयोगों के दौरान, मुझे जल्दी पता चला कि यह न्यूरो-हेडसेट विशेष रूप से सटीक नहीं है। उसके पास केवल तीन सेंसर हैं, इसलिए वह मस्तिष्क की गतिविधि पर बहुत अधिक डेटा प्राप्त कर सकता है। डिवाइस प्रत्येक सेंसर से कच्चे डेटा तक पहुंच प्रदान करता है, जो उदाहरण के लिए, इस डेटा की कल्पना करने की अनुमति देता है। लेकिन यह तथ्य कि हेडसेट में केवल तीन इलेक्ट्रोड हैं, मानव मस्तिष्क में क्या हो रहा है, इस पर प्राप्त आंकड़ों के आधार पर हमें कोई गंभीर निष्कर्ष निकालने की अनुमति नहीं है।

जब मैंने मस्तिष्क गतिविधि संकेतकों को पढ़ने के लिए अन्य उपकरणों की तलाश करने का फैसला किया, तो मुझे इमोटिव एपोक न्यूरो हेडसेट मिला । मुझे महसूस हुआ कि न्यूरोस्की हेडसेट की तुलना में इस चीज़ में अधिक गंभीर क्षमताएं हैं, इसलिए मैंने अपने प्रयोगों को जारी रखने के लिए इसे खरीदने का फैसला किया।

इससे पहले कि मैं इमोटिव एपोक कैसे काम करता है, के बारे में बात करता हूं, मैं संक्षेप में सुझाव देता हूं कि मानव मस्तिष्क कैसे काम करता है।

दिमाग कैसे काम करता है

मैं खुद को तंत्रिका विज्ञान का एक महान पारखी नहीं कह सकता, इसलिए मस्तिष्क के बारे में मेरी कहानी काफी सतही होगी। अर्थात्, मैं उन कुछ बुनियादी चीजों के बारे में बात करना चाहता हूं जिनके बारे में आपको उन लोगों के बारे में जानने की जरूरत है जो बेहतर तरीके से समझना चाहते हैं कि न्यूरो हेडसेट कैसे काम करते हैं।
मस्तिष्क में कई अरबों न्यूरॉन्स होते हैं - विशेष कोशिकाएं जो सूचना को संसाधित, संग्रहीत और संचारित करती हैं। मस्तिष्क के विभिन्न भाग, न्यूरॉन्स से मिलकर, विभिन्न शारीरिक कार्यों के लिए जिम्मेदार हैं।


मस्तिष्क के विभिन्न भाग (स्रोत - macmillan.org.uk)

उदाहरण के लिए, आइए बात करते हैं कि मस्तिष्क कैसे आंदोलनों को नियंत्रित करता है। मस्तिष्क के कुछ हिस्सों जैसे कि प्राथमिक मोटर कॉर्टेक्स और सेरिबैलम आंदोलन और समन्वय के लिए जिम्मेदार हैं। संबंधित न्यूरॉन्स के संकेत मांसपेशियों को प्रभावित करते हैं, जो आंदोलनों की ओर जाता है।


न्यूरॉन शरीर रचना

जैसा कि मैंने कहा, यहां मस्तिष्क का एक बहुत ही सरल वर्णन है, लेकिन हमारे लिए सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि खोपड़ी की सतह से मस्तिष्क की विद्युत गतिविधि के संकेतकों को पढ़कर न्यूरॉन्स की गतिविधि को इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी (ईईजी) द्वारा ट्रैक किया जा सकता है।

मस्तिष्क की गतिविधियों की निगरानी के लिए अन्य तकनीकों का उपयोग किया जा सकता है, लेकिन उनके उपयोग में सर्जरी शामिल है। विशेष रूप से, हम इलेक्ट्रोकॉर्टोग्राफी के बारे में बात कर रहे हैं - इस दृष्टिकोण के साथ, इलेक्ट्रोड सीधे सेरेब्रल कॉर्टेक्स पर लागू होते हैं।

अब जब हमने पाया है कि मस्तिष्क, काम के दौरान, विद्युत संकेतों को उत्पन्न करता है जिसे पढ़ा जा सकता है, आइए Emotiv Epoc हेडसेट के बारे में बात करते हैं।

न्यूरो हेडसेट कैसे काम करता है?

Emotiv कंपनी कई प्रकार के न्यूरो हेडसेट बनाती है:

• भावनात्मक अंतर्दृष्टि
• इमोटिव एपोक फ्लेक्स किट
• भावुक युग

एपोक हेडसेट में 14 सेंसर होते हैं (इन्हें "चैनल" भी कहा जाता है) सिर पर विभिन्न स्थानों पर स्थित होता है।

निम्नलिखित आंकड़ा, बाईं ओर, इंटरनेशनल फेडरेशन ऑफ इलेक्ट्रोएन्सेफालोग्राफी और क्लिनिकल न्यूरोफिज़ियोलॉजी द्वारा अनुशंसित 10-20 इलेक्ट्रोड प्लेसमेंट पैटर्न दिखाता है। प्रत्येक इलेक्ट्रोड मस्तिष्क के एक विशिष्ट क्षेत्र से मेल खाता है। 10-20 प्रणाली का उपयोग आपको विभिन्न उपकरणों को बनाते समय और मस्तिष्क पर वैज्ञानिक अनुसंधान करते समय एक निश्चित मानक का पालन करने की अनुमति देता है।
दाईं ओर का आंकड़ा Emotiv Epoc हेडसेट के इलेक्ट्रोड के लेआउट को दर्शाता है। 10-20 प्रणाली के साथ तुलना करने के लिए, हाइलाइट हरे और नारंगी हैं।


अंतरराष्ट्रीय 10-20 इलेक्ट्रोड प्लेसमेंट सिस्टम और इमोटिव एपोक हेडसेट की तुलना

14 एपोक चैनल - यह बहुत ज्यादा नहीं है, लेकिन इलेक्ट्रोड को समान रूप से खोपड़ी पर रखा जाता है। यह हमें यह आशा करने की अनुमति देता है कि एपोक की मदद से आप मस्तिष्क गतिविधि के बारे में काफी सटीक जानकारी प्राप्त कर सकते हैं।

हेडसेट प्रति सेकंड (एसपीएस) 2048 नमूनों पर सेंसर पढ़ता है। उसी समय, उपयोगकर्ता के पास 128 या 256 एसपीएस की सिग्नल सैंपलिंग आवृत्ति तक पहुंच होती है। डिवाइस 0.16 से 43 हर्ट्ज की आवृत्ति के साथ मस्तिष्क की तरंगों को पकड़ने में सक्षम है। मस्तिष्क की विभिन्न लय हैं, उनकी संक्षिप्त विशेषताओं को निम्नलिखित आकृति में दिखाया गया है।


ब्रेनवेव के प्रकार

यह महत्वपूर्ण क्यों है? तथ्य यह है कि, इलेक्ट्रोएन्सेफ़लोग्राफ के आधार पर बनाए जाने वाले एप्लिकेशन के आधार पर, हमें एक निश्चित आवृत्ति के मस्तिष्क तरंगों पर विशेष ध्यान देने की आवश्यकता हो सकती है। उदाहरण के लिए, यदि हमें ध्यान करने वालों की मदद करने के लिए एक कार्यक्रम बनाने की आवश्यकता है, तो, शायद, हम केवल थीटा तरंगों में रुचि रखेंगे, जिनकी आवृत्ति 4-8 हर्ट्ज है।

इलेक्ट्रोएन्सेफ़लोग्राफी के सिद्धांतों को समझने के बाद, आइए Emotiv Epoc और संबंधित सॉफ़्टवेयर की क्षमताओं के बारे में बात करते हैं।

इमोटिव एपोक फीचर्स

इमोटिव सॉफ्टवेयर खुला स्रोत नहीं है, कच्चे सेंसर सिग्नल तक पहुंचने के लिए एक विशेष लाइसेंस की आवश्यकता होती है। सामान्य परिस्थितियों में, जब Emotiv Epoc के साथ काम करते हैं, तो निम्न विकल्प उपलब्ध हैं:

• एक्सेलेरोमीटर और जाइरोस्कोप का उपयोग करके अंतरिक्ष में उपयोगकर्ता के सिर की स्थिति को दर्शाने वाले संकेतकों का मापन।
• उत्तेजना, भागीदारी, विश्राम, रुचि, तनाव, एकाग्रता के स्तर का मापन।
• उपयोगकर्ता की चेहरे की अभिव्यक्ति का एक विचार देते हुए, चेहरे की मांसपेशियों के आंदोलनों की पहचान। उदाहरण के लिए, हम निमिष और मुस्कुराते हुए बात कर रहे हैं।
• मानसिक आज्ञाओं (आंदोलनों और बदल जाता है) की मान्यता।

मानसिक आदेशों की मान्यता का उपयोग करने के लिए, उपयोगकर्ता को पहले सिस्टम को प्रशिक्षित करना होगा। प्रशिक्षण डेटा को फ़ाइल के रूप में सहेजा जाता है।

यदि आप Emotiv Epoc के लिए अपने खुद के प्रोग्राम विकसित करना चाहते हैं, तो आप Cortex API और संबंधित SDK का उपयोग कर सकते हैं (संस्करण 3.5 के रिलीज़ होने के बाद इसका समर्थन बंद कर दिया गया था)। यदि आप जावास्क्रिप्ट का उपयोग करना चाहते हैं, तो आप मेरे विकास पर एक नज़र डाल सकते हैं - Epoc.js पुस्तकालय।

Epoc.js पुस्तकालय

Epoc.js एक ढांचा है जो एमोटिव एपोकॉक और इनसाइट उपकरणों के साथ इंटरैक्शन को व्यवस्थित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह फ्रेमवर्क डेवलपर को Emotiv सिस्टम की उपर्युक्त क्षमताओं तक पहुंच प्रदान करता है और एमुलेटर के साथ बातचीत करने की अनुमति देता है ।
यहाँ Epoc.js पर आधारित सबसे सरल परियोजना है:

const epoc = require('epocjs')(); epoc.connectToLiveData('path/to/profile/file', function(event){  var action = event.blink === 1 ? 'blinking' : 'not blinking';  console.log(action); }); 

इस कोड उदाहरण में, हम Node.js epocjs मॉड्यूल में प्लग इन करते हैं और संबंधित ऑब्जेक्ट को epocjs करते हैं। फिर हम इस ऑब्जेक्ट के connectToLiveData विधि को कॉल करते हैं, इसे सिस्टम को प्रशिक्षित करने के बाद प्राप्त उपयोगकर्ता डेटा के साथ फ़ाइल में पथ पास करते हैं, और कॉलबैक फ़ंक्शन। इस फ़ंक्शन में एक ईवेंट ऑब्जेक्ट पास किया जाता है जिसमें विभिन्न गुण होते हैं जिन्हें ट्रैक किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, यदि हम चाहते हैं कि प्रोग्राम पलक event.blink ही जवाब दे दे, तो प्रॉपर्टी का event.blink ।

प्रत्येक समान संपत्ति को 0 या 1 में सेट किया जा सकता है। संपत्ति के मूल्य में एक इकाई का मतलब है कि सिस्टम इसी घटना को दर्ज करता है। इन संपत्तियों की पूरी सूची यहां पाई जा सकती है ।

वर्णित पुस्तकालय Emotiv C ++ SDK, Node.js और Node.js के लिए तीन मॉड्यूल: Node-gyp, Bindings और Nan का उपयोग करके बनाया गया था। इसके विकास के दौरान, एक दृष्टिकोण का उपयोग किया गया था जिसे अब अप्रचलित माना जा सकता है। अब एन-एपीआई का वास्तविक उपयोग।

न्यूरो-हेडसेट की विभिन्न क्षमताओं और उनके साथ प्रोग्रामेटिक तरीके से काम करने के तरीकों पर चर्चा करने के बाद, मैं उन कई प्रोटोटाइपों के बारे में बात करूंगा, जिन्हें मैंने बनाया था जो न्यूरो-इंटरफ़ेस का उपयोग करते हैं।

प्रोटोटाइप

▍1। कीबोर्ड

यहां बताया गया है कि आंख की गति को नियंत्रित करने वाला कीबोर्ड कैसा दिखता है।


प्रोटोटाइप कीबोर्ड आँख आंदोलनों द्वारा नियंत्रित किया जाता है

Emotiv Epoc का उपयोग करने वाला यह मेरा पहला प्रोजेक्ट था। मुझे यह जानने में दिलचस्पी थी कि क्या न्यूरो हेडसेट का उपयोग करके एक सरल इंटरफ़ेस बनाना संभव है जो किसी व्यक्ति को आंखों के आंदोलनों का उपयोग करके कंप्यूटर के साथ बातचीत करने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, जब आप दाएं या बाएं देखते हैं, तो कीबोर्ड पर संबंधित कुंजियों को हाइलाइट किया जाता है। हाइलाइट की गई कुंजी पर "क्लिक" करने के लिए, आपको ब्लिंक करने की आवश्यकता है। संबंधित पत्र कीबोर्ड के ऊपर स्थित फ़ील्ड में दिखाई देता है।

यह परियोजना बहुत सरल लगती है, लेकिन सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि यह काम करती है।

▍2। WebVR

अपनी दूसरी परियोजना में, मैंने मानसिक आदेशों का उपयोग किया। इसे बनाते हुए, मैं यह समझना चाहता था कि क्या त्रि-आयामी अंतरिक्ष में स्थित किसी वस्तु को नियंत्रित करना संभव है, बस किसी चीज के बारे में सोचना।


सोचा संचालित वेब इंटरफ़ेस

यहाँ, एक सरल त्रि-आयामी वातावरण बनाने के लिए, मैंने थ्री। जेएस लाइब्रेरी का उपयोग किया, एपोक.जेएस लाइब्रेरी का उपयोग मानसिक आदेशों को पहचानने के लिए किया गया, और सर्वर से क्लाइंट को डेटा भेजने के लिए वेब सॉकेट्स का उपयोग किया गया।

▍3। IoT

तीसरी परियोजना शुरू करते हुए, मैं मानसिक आदेशों का उपयोग करके वास्तविक उपकरणों को नियंत्रित करने की संभावनाओं का पता लगाना चाहता था। मैं अब कुछ समय के लिए जावास्क्रिप्ट का उपयोग करके IoT विकास में रुचि रखता हूं, इसलिए मुझे यह जानने में दिलचस्पी थी कि क्या होता है यदि आप तोता क्वाड्रोकोप्टर और एक न्यूरो हेडसेट को मिलाते हैं।


quadrocopter

ऊपर वर्णित सभी परियोजनाएं, बनाए गए सभी प्रोटोटाइप, बहुत सरल घटनाक्रम हैं जो मैंने अभ्यास में कुछ विचारों का परीक्षण करने और तंत्रिका इंटरफेस की संभावनाओं और सीमाओं का मूल्यांकन करने के लिए बनाए हैं।

तंत्रिका इंटरफ़ेस सीमाएँ

शब्द "न्यूरोएंडफेस" अद्भुत लगता है, और जब यह पता चलता है कि कंप्यूटर को विचार की शक्ति द्वारा नियंत्रित किया जा सकता है, तो ऐसा लग सकता है कि यह भविष्य है, लेकिन, वास्तव में, न्यूरो कंप्यूटर की अभी भी कुछ सीमाएं हैं।

प्रशिक्षण के लिए trainingNeed

यह काफी सामान्य है कि उपयोगकर्ताओं को सिस्टम प्रशिक्षण करना पड़ता है, जिसके दौरान मस्तिष्क तरंगों को रिकॉर्ड किया जाता है और कुछ टीमों के साथ तुलना की जाती है, लेकिन कई लोगों के लिए, यह कदम नई तकनीक को अपनाने के लिए एक बाधा है। मेरे लिए यह कल्पना करना कठिन है कि कोई व्यक्ति न्यूरो-कंप्यूटर सिस्टम के प्रशिक्षण के लिए समय बिताएगा, जब तक कि किसी को वास्तव में ऐसी प्रणाली की आवश्यकता न हो, और साथ ही, जिस सटीकता के साथ वह मानसिक आज्ञाओं को पहचानता है वह बहुत उच्च स्तर पर होगी।

▍ देरी

जब मैंने मानसिक आज्ञाओं के कंप्यूटर की धारणा के आधार पर अपना प्रोटोटाइप विकसित किया, तो मुझे पता चला कि उस पल के बीच कुछ देरी हुई जब मैंने सोचना शुरू किया और उस क्षण जब कार्यक्रम ने इस विचार पर प्रतिक्रिया व्यक्त की।

मुझे लगता है कि यहां बिंदु यह है कि प्रोटोटाइप में उपयोग किए जाने वाले मशीन लर्निंग एल्गोरिदम डिवाइस से वास्तविक समय में डेटा प्राप्त करता है। विचार को पहचानने के लिए, जिस मान्यता के बारे में उन्होंने पहले अध्ययन किया था, उसे एक निश्चित अवधि में एकत्र किए गए संकेतकों की आवश्यकता होती है।

यह प्रभावित करता है कि तंत्रिका इंटरफ़ेस के आधार पर कौन से कार्यक्रम बनाए जा सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक कार्यक्रम जो ध्यान में मदद करता है वह काफी वास्तविक दिखता है, क्योंकि मस्तिष्क की स्थिति में परिवर्तन और कार्यक्रम की प्रतिक्रिया के बीच देरी विशेष रूप से ऐसे कार्यक्रम के परिणामों को प्रभावित नहीं करेगी। हालांकि, अगर कोई विचारों द्वारा नियंत्रित व्हीलचेयर जैसी चीज बनाने के लिए बाहर निकलता है, तो देरी की समस्या और अधिक तीव्र हो जाती है, इस तरह के विकास में सवाल करना।

गैर इनवेसिव प्रौद्योगिकी और सटीकता

ईईजी स्कैनर रोजमर्रा की जिंदगी की स्थितियों में रोजमर्रा के उपयोग के लिए महान हैं। यह सेंसर पर एक विशेष जेल लगाने से हेडसेट पर लगाने के लिए पर्याप्त है, और आप कर रहे हैं। हालांकि, तथ्य यह है कि मस्तिष्क द्वारा उत्पन्न संकेतों को खोपड़ी से पढ़ा जाता है, और मस्तिष्क की सतह से ही नहीं, ऐसे संकेतों की सटीकता को बाधित करता है।

यदि हम संकेतक लेने की आवृत्ति के बारे में बात करते हैं, तो यह मौजूदा उपकरणों में बहुत अच्छा है। डेटा के स्थानिक विशेषताओं के बारे में भी ऐसा नहीं कहा जा सकता है। ईईजी डिवाइस केवल मस्तिष्क के उन हिस्सों में उत्पन्न होने वाले संकेतों को पढ़ सकते हैं जो सिर की सतह के करीब हैं। यह पता लगाना असंभव है कि एक समान दृष्टिकोण का उपयोग करके मस्तिष्क की गहरी संरचनाओं में क्या हो रहा है।

▍ सार्वजनिक स्वीकृति

एक न्यूरो हेडसेट सबसे सुंदर और सबसे परिचित डिवाइस नहीं है। मुझे लगता है कि जब तक ये हेडसेट दिखते हैं, तब तक ये सार्वजनिक स्थानों पर पहने जाने की संभावना नहीं है। प्रौद्योगिकी के विकास के साथ, यह संभव है कि उपकरणों का निर्माण किया जाएगा जो टोपी जैसे सामान में छिपे हो सकते हैं, लेकिन यहां तक ​​कि आप एक समस्या का सामना कर सकते हैं जो इस तथ्य से जुड़ा है कि लंबे समय तक पहने रहने पर ऐसे उपकरण असुविधाजनक होंगे।

मस्तिष्क गतिविधि के गुणात्मक संकेतक लेने के लिए ईईजी सेंसर खोपड़ी के बहुत करीब होना चाहिए। और अगर हेडसेट पर डालने के तुरंत बाद उनका दबाव महसूस किया जा सकता है, तो समय के साथ यह असहजता का कारण बनने लगता है। इसके अलावा, यदि आपको सेंसर को जेल लगाने की आवश्यकता है, तो यह न्यूरो हेडसेट के व्यापक वितरण के लिए एक अतिरिक्त बाधा में बदल जाता है।

जैसा कि आप देख सकते हैं, तंत्रिका इंटरफेस के क्षेत्र में मामलों की वर्तमान स्थिति बताती है कि वे व्यापक बनने की संभावना नहीं है। हालांकि, अगर हम भविष्य के बारे में बात करते हैं, तो हम कह सकते हैं कि ऐसे उपकरणों में दिलचस्प संभावनाएं हैं।

तंत्रिका इंटरफ़ेस क्षमताएं

यदि आप प्रौद्योगिकी की वर्तमान स्थिति को ध्यान में रखते हैं और सोचते हैं कि वे भविष्य में क्या बन सकते हैं, तो आप उनके आवेदन के लिए कई विकल्प पा सकते हैं।

Abilities विकलांग लोगों को सहायता करें

मैं न्यूरो-हैडसेट के लिए चाहूंगा कि विकलांग लोगों को पूर्ण जीवन जीने में मदद मिले और वे अधिक स्वतंत्र रहें।

यह वही है जो मैं सोच रहा था जब मैंने अपना पहला प्रोटोटाइप बनाया था - एक आंख के आंदोलनों द्वारा नियंत्रित कीबोर्ड। मेरा यह विकास उस स्तर से बहुत दूर है जहां इसका उपयोग अभ्यास में किया जा सकता है, लेकिन इस परियोजना पर काम करते समय, मुझे यह समझने में दिलचस्पी थी कि क्या पूरी तरह से सस्ती उपभोक्ता डिवाइस वास्तव में किसी की मदद कर सकती है। सभी के पास जटिल चिकित्सा प्रणालियों तक पहुंच नहीं है, और मैं बस इस तथ्य से प्रसन्न था कि ऑनलाइन स्टोर में स्वतंत्र रूप से खरीदी जा सकने वाली इतनी महंगी नहीं है, जो महत्वपूर्ण और आवश्यक कार्यों को हल करने में सक्षम है।

Practices मानसिक अभ्यास

मानसिक अभ्यास, विशेष रूप से - ध्यान - यह न्यूरो-हेडसेट्स के अनुप्रयोग का क्षेत्र है, जो पहले से ही आज कुछ ध्यान आकर्षित करता है (उदाहरण के लिए, संग्रहालय हेडसेट ध्यान लगाने में मदद करता है)। यह किसी ऐसे व्यक्ति की मदद करने के बारे में है जो ध्यान करना चाहता है, सब कुछ सही करता है।

। स्वास्थ्य समस्याओं को हल करने में सहायता

अगर न्यूरल हैडसेट हमारे जीवन में उतने ही मोबाइल फोन में प्रवेश करेंगे, तो हम ऐसे एप्लिकेशन बनाने में सक्षम हो सकते हैं जो स्वास्थ्य समस्याओं का जवाब देने में सक्षम हों। उदाहरण के लिए, यह बहुत अच्छा होगा यदि ऐसे अनुप्रयोग थे जो मस्तिष्क गतिविधि के विश्लेषण के आधार पर स्ट्रोक, आतंक हमलों और मिर्गी के हमलों से लड़ने में मदद करेंगे।

श्रम उत्पादकता में वृद्धि

एक न्यूरो हेडसेट ध्यान लगाने में मदद कर सकता है, जिसका अर्थ है कि इसके साथ आप वास्तव में पता लगा सकते हैं कि किसी व्यक्ति को दिन का कौन सा समय सबसे अच्छा लगता है। नियमित रूप से हेडसेट पहनकर प्राप्त की गई यह जानकारी आपको यह समझने में मदद कर सकती है कि कब कुछ गतिविधि करना सबसे अच्छा है। आप यह भी कल्पना कर सकते हैं कि कार्य अनुसूची व्यक्ति की व्यक्तिगत विशेषताओं के अनुसार आयोजित की जाएगी, जिससे उसकी उत्पादकता बढ़ जाएगी।

▍Iskusstvo

मुझे कला और प्रौद्योगिकी के प्रतिच्छेदन पर होने वाली घटनाओं का पता लगाने के लिए, ऑफ-टाइम के दौरान, अपनी पहल पर पसंद है। मेरा मानना ​​है कि किसी को न्यूरल इंटरफेस से संबंधित इस दिशा में काम को कम नहीं करना चाहिए, क्योंकि वे, हालांकि "तुच्छ" लग सकते हैं, प्रौद्योगिकियों को बेहतर ढंग से समझने में मदद करते हैं, जो उनके आवेदन के "गंभीर" मामलों में उपयोगी होगा।

अन्य सेंसर के साथ मस्तिष्क विद्युत गतिविधि सेंसर का संयोजन

हाल ही में, मेरे पास यह विचार था कि ईईजी सेंसर को पूरी तरह से स्वतंत्र नहीं माना जाना चाहिए। हमारा मस्तिष्क इंद्रियों के माध्यम से दुनिया को मानता है। वह बिना आंखों के नहीं देख पा रहा है और न ही कानों के बिना सुन पाता है। इसलिए, यदि हम मस्तिष्क की विद्युत गतिविधि पर अधिकतम डेटा बनाना चाहते हैं, तो हमें अन्य महत्वपूर्ण संकेतों को ट्रैक करने की आवश्यकता हो सकती है।

यहां मुख्य समस्या यह है कि यह सब इस तथ्य को जन्म दे सकता है कि लोगों को सचमुच विभिन्न सेंसर के साथ लटका दिया जाएगा।


क्या यहां बहुत सारे सेंसर हैं? (चित्रण का स्रोत - cognionics.net)

शायद कोई भी पिछले आंकड़े में दर्शाए गए सेंसर को लगातार नहीं पहनेगा।

OpenBCI

कुछ हफ़्ते पहले मैंने कुछ नया हासिल किया - ओपनबीसीआई पैकेज । मेरा अगला कदम ईईजी सेंसर से प्राप्त कच्चे डेटा का अध्ययन करना और इन आंकड़ों के लिए मशीन सीखने के तरीकों को लागू करना है। ओपनबीसीआई एक ओपन सोर्स प्रोजेक्ट है, इसलिए उनका विकास मुझे इस उद्देश्य के लिए पूरी तरह उपयुक्त लगता है। मैंने अभी भी उनके हेडसेट के साथ बहुत काम नहीं किया है, अब मेरे पास इसे कंप्यूटर से कनेक्ट करने और इसे कॉन्फ़िगर करने के लिए केवल पर्याप्त समय है। यह सब कैसा दिखता है।


OpenBCI

परिणाम

इस सामग्री के लेखक का कहना है कि वह तंत्रिका इंटरफेस का अध्ययन करना जारी रखता है। हमें उम्मीद है कि उसकी कहानी उन लोगों की मदद करेगी जो इस विषय में रुचि रखते हैं, लेकिन व्यावहारिक कार्यों के साथ आगे बढ़ने की हिम्मत नहीं करते हैं, न्यूरो-हेडसेट्स के आवेदन में पहला कदम उठाते हैं। यदि आप इस सब में रुचि रखते हैं, तो यहां न्यूरो हेडसेट्स और जावास्क्रिप्ट पर हमारे प्रकाशनों में से एक है जो संग्रहालय को समर्पित है।

प्रिय पाठकों! क्या आप न्यूरो हेडसेट के साथ प्रयोग करने की योजना बना रहे हैं?