WiMi Hologram Cloud Inc. ha annunciato che WiMi ha sviluppato un'interfaccia cervello-computer ibrida basata sui biosegnali (HBS-BCI) che sta rapidamente guadagnando importanza. La tecnologia HBS-BCI è progettata per migliorare l'accuratezza della classificazione, aumentare il numero di comandi e ridurre il tempo di rilevamento dei comandi cerebrali, integrando più segnali biologici. In quanto azienda focalizzata sull'innovazione e sulla tecnologia, WiMi si impegna a fornire soluzioni avanzate che migliorano il modo in cui le persone interagiscono con la tecnologia.

L'introduzione della tecnologia HBS-BCI segna per WiMi una svolta importante nel campo delle interfacce cervello-computer, che porterà prospettive di applicazione più ampie e un'esperienza utente più personalizzata. Il cuore della tecnologia HBS-BCI di WiMi è l'integrazione di più segnali biologici, tra cui l'elettroencefalogramma (EEG), la spettroscopia funzionale nel vicino infrarosso (fNIRS), l'elettromiografia (EMG), l'elettrooculogramma (EOG) e l'eye tracker. Integrando questi segnali biologici, la tecnologia HBS-BCI è in grado di acquisire informazioni multimodali e multiprospettiche sull'intenzione e sullo stato cognitivo dell'utente attraverso diverse prospettive e dimensioni, migliorando così l'accuratezza della classificazione, aumentando il numero di comandi e riducendo il tempo di rilevamento dei comandi cerebrali per le interfacce cervello-computer.

Questo approccio innovativo all'integrazione dei segnali offre agli utenti un'esperienza di interazione più ricca e naturale. EEG: l'elettroencefalografia è la registrazione dei segnali elettrici dell'attività elettrica del cervello mediante una serie di elettrodi posizionati sul cuoio capelluto. I segnali EEG riflettono l'attività elettrica dei neuroni nel cervello e possono catturare diversi tipi di attività cerebrale, come immagini motorie, compiti cognitivi e compiti di risposta.

fNIRS: La spettroscopia funzionale nel vicino infrarosso è una tecnica per valutare indirettamente l'attività cerebrale, misurando le variazioni dei livelli di ossigenazione del sangue nella corteccia cerebrale. Utilizza trasmettitori e ricevitori per illuminare e rilevare le aree del cervello, misurando i cambiamenti nell'ossigenazione del sangue cerebrale e nella deossiemoglobina. fNIRS fornisce informazioni complementari all'EEG, con una migliore risoluzione spaziale e una maggiore vestibilità.

EMG: l'elettromiografia registra l'attività elettrica durante la contrazione e il rilassamento muscolare. Nell'HBS-BCI, i segnali EMG possono essere utilizzati per riconoscere e controllare i comandi legati all'attività muscolare, come i movimenti degli arti. EOG e eye tracker: gli elettrooculogrammi registrano l'attività elettrica dei muscoli oculari e possono essere utilizzati per rilevare i movimenti degli occhi e le posizioni dello sguardo.

Gli oftalmoscopi, invece, possono misurare e registrare con maggiore precisione la traiettoria dei movimenti oculari e dei punti di sguardo. Questi segnali possono essere utilizzati nella tecnologia HBS-BCI per il controllo e l'interazione, come la selezione di comandi o l'utilizzo di interfacce guardando aree specifiche. I componenti della tecnologia HBS-BCI di WiMi comprendono un sistema di acquisizione dati, l'elaborazione del segnale e l'estrazione delle caratteristiche, la progettazione del paradigma e l'impostazione del compito, i classificatori e gli algoritmi di riconoscimento, le applicazioni e il feedback in tempo reale, nonché l'hardware e le apparecchiature associate.

Il sistema di acquisizione dati è composto da elettrodi multipli, trasmettitori e ricevitori e sensori per l'acquisizione di diversi segnali biologici. La fase di elaborazione del segnale e di estrazione delle caratteristiche filtra, denoise ed estrae le caratteristiche dai segnali biologici acquisiti per ottenere informazioni significative. La progettazione del paradigma e l'impostazione del compito determinano le attività o i compiti specifici che l'utente deve svolgere nel compito di interfaccia cervello-computer.

I classificatori e gli algoritmi di riconoscimento identificano e classificano le intenzioni o i comandi dell'utente dalle caratteristiche estratte, addestrando e costruendo modelli. Le applicazioni e il feedback in tempo reale assicurano un'interazione perfetta tra l'utente e il dispositivo o sistema esterno e forniscono un feedback tempestivo per aiutare l'utente a regolare e migliorare i comandi cerebrali. La tecnologia HBS-BCI di WiMi presenta vantaggi significativi rispetto alle tradizionali interfacce cervello-computer a singolo biosegnale.

In primo luogo, integrando più biosegnali, la tecnologia HBS-BCI è in grado di migliorare l'accuratezza della classificazione, con il risultato di un riconoscimento più accurato delle intenzioni e della classificazione dei comandi. Ciò consente agli utenti di controllare dispositivi o sistemi esterni in modo più affidabile e di migliorare l'efficienza dell'interazione. In secondo luogo, la tecnologia HBS-BCI è in grado di aumentare il numero di comandi di controllo, ampliando così il dominio di applicazione.

Gli utenti possono generare più comandi attraverso compiti e paradigmi diversi, consentendo un controllo e operazioni più diversificati. La tecnologia HBS-BCI riduce anche il tempo di rilevamento dei comandi cerebrali, fornendo una risposta e un feedback più immediati. Ciò consente agli utenti di interagire con l'ambiente esterno in modo più fluido e di vivere un'esperienza più naturale e senza interruzioni.

Sebbene l'HBS-BCI abbia fatto progressi significativi nel migliorare le prestazioni delle interfacce cervello-computer, deve ancora affrontare alcune sfide. I sensori attuali devono essere fissati al cuoio capelluto, limitando l'applicazione pratica della tecnologia e il comfort dell'utente. Inoltre, l'applicazione in tempo reale della tecnologia HBS-BCI deve ancora affrontare alcune sfide.

Rilevare e interpretare i comandi cerebrali in modo rapido e preciso rimane un compito impegnativo a causa del rumore e della complessità dei segnali biologici. Gli sviluppi futuri continueranno a ottimizzare i dispositivi utente e a sviluppare algoritmi efficienti di elaborazione del segnale e di apprendimento automatico, per rendere fattibili le applicazioni in tempo reale. Oltre all'applicazione di base della tecnologia HBS-BCI, WiMi continuerà a ricercare e sviluppare l'HBS-BCI per promuovere la sua applicazione in tempo reale negli scenari della vita quotidiana.

Il team di ricerca e sviluppo di WiMi continuerà a migliorare gli algoritmi di classificazione e di riconoscimento e a potenziare l'intelligenza e la capacità di adattamento del sistema per ottenere un riconoscimento dei comandi più preciso ed efficiente. WiMi prevede di collaborare con partner di diversi settori. In futuro, la tecnologia HBS-BCI ha il potenziale per essere integrata con altre tecnologie all'avanguardia, come la realtà virtuale, la realtà aumentata e l'intelligenza artificiale.

Grazie all'integrazione con queste tecnologie, si potrà creare un sistema di interfaccia cervello-computer più coinvolgente e intelligente, che fornirà agli utenti un'esperienza più ricca e personalizzata e porterà agli utenti esperienze applicative più ricche.