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Tipo do documento: Dissertação
Título: Utilização dos sinais de eletroencefalograma e eletrodermal no aprendizado por reforço de uma interface cérebro-máquina
Otros títulos: Use of the electroencefalogram and electrodemal signais in learning by reinforcement in a brain-machine interface
Autor: Gonçalves, Werley de Oliveira
Orientador(a): Vianna, Gizelle Kupac
Primeiro coorientador: Castelo Branco, Luiz Maltar
Primeiro membro da banca: Costa, Rosa Maria Esteves
Segundo membro da banca: Cruz, Marcelo Dib
Palabras clave: interface cérebro máquina;sistemas de controle inteligentes;redes neurais artificiais;EEG;sinal eletrodermal;inteligência computacional;Brain computer interface;intelligent control systems;artificial neural networks;fuzzy logic;electrodermal signal;computational intelligence
Área(s) do CNPq: Matemática
Idioma: por
Fecha de publicación: 12-jul-2017
Editorial: Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
Sigla da instituição: UFRRJ
Departamento: Instituto de Ciências Exatas
Programa: Programa de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e Computacional
Citación: GONÇALVES, Werley de Oliveira. Utilização dos sinais de eletroencefalograma e eletrodermal no aprendizado por reforço de uma interface cérebro-máquina. 2017. 59 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Matemática e Computacional) - Instituto de Ciências Exatas, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica - RJ, 2017.
Resumen: O objetivo deste trabalho é a construção de um sistema de controle inteligente para uma interface cérebro-máquina, usando o paradigma das Redes Neurais Artificiais. A interface construída traduz sinais cerebrais para movimentar um cursor em uma tela digital. O sistema de controle utiliza um sinal de feedback vindo do próprio usuário para realizar a sua calibração, fazendo com que o mesmo ajuste o movimento do cursor, de forma personalizada, de acordo com os sinais que o usuário envia. Com o uso de redes neurais artificiais conseguimos reduzir o tempo de treinamento que, em sistemas de controle tradicionais pode levar de dois a três meses, para a ordem de cinco minutos. O projeto visa facilitar a acessibilidade de indivíduos que possuam limitações de sua capacidade físico-motora, sejam elas temporárias ou permanentes. A construção do sistema tradutor dos sinais límbicos em respostas digitais, possibilita o desenvolvimento de uma gama de novas aplicações para o aumento da autonomia em pessoas com limitações motoras. Como continuação desse trabalho, muitos aplicativos poderão ser desenvolvidos visando a automação doméstica de tarefas básicas, como acender uma luz ou um eletrodoméstico, ou ainda para utilização similar em hospitais. Por se utilizar de plataformas de baixo custo, o mesmo possui grande potencial de produção e distribuição. Em algumas pesquisas, o sistema de Interface Cérebro Máquina se mostrou uma ferramenta promissora em aplicações que auxiliam pessoas com graves limitações motoras e na programação de dispositivos de assistência médica, remotas ou não.
Abstract: The objective of this work is to construct an intelligent control system for a brain-machine interface using the Artificial Neural Networks paradigm. The built-in interface translates brain signals to move a cursor on a digital screen. The control system uses a feedback signal from the user to adjust the cursor movement in a personalized way according to the signals that the user sends. With the use of artificial neural networks we have been able to reduce the training time from up to 45 days, in traditional control systems, to less than 10 minutes. The project aims to facilitate the accessibility of individuals who have limitations of their physical and motor capacity, whether temporary or permanent. The construction of the limbic signal translator system in digital responses allows the development of a range of new applications to increase the autonomy of people with motor limitations. As a continuation of this work, many automation applications may be developed, for home or hospital use. By using low cost platforms, it has great potential for production and distribution. . In some researches, the Brain Computer Interface (BCI) system has proven to be a promising tool in applications that assist people with severe motor limitations and in health care devices, remote or otherwise.
URI: https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/14318
Aparece en las colecciones:Mestrado em Modelagem Matemática e Computacional

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