Dostosuj preferencje dotyczące zgody

Używamy plików cookie, aby pomóc użytkownikom w sprawnej nawigacji i wykonywaniu określonych funkcji. Szczegółowe informacje na temat wszystkich plików cookie odpowiadających poszczególnym kategoriom zgody znajdują się poniżej.

Pliki cookie sklasyfikowane jako „niezbędne” są przechowywane w przeglądarce użytkownika, ponieważ są niezbędne do włączenia podstawowych funkcji witryny.... 

Zawsze aktywne

Niezbędne pliki cookie mają kluczowe znaczenie dla podstawowych funkcji witryny i witryna nie będzie działać w zamierzony sposób bez nich. Te pliki cookie nie przechowują żadnych danych umożliwiających identyfikację osoby.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Funkcjonalne pliki cookie pomagają wykonywać pewne funkcje, takie jak udostępnianie zawartości witryny na platformach mediów społecznościowych, zbieranie informacji zwrotnych i inne funkcje stron trzecich.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Analityczne pliki cookie służą do zrozumienia, w jaki sposób użytkownicy wchodzą w interakcję z witryną. Te pliki cookie pomagają dostarczać informacje o metrykach liczby odwiedzających, współczynniku odrzuceń, źródle ruchu itp.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Wydajnościowe pliki cookie służą do zrozumienia i analizy kluczowych wskaźników wydajności witryny, co pomaga zapewnić lepsze wrażenia użytkownika dla odwiedzających.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Reklamowe pliki cookie służą do dostarczania użytkownikom spersonalizowanych reklam w oparciu o strony, które odwiedzili wcześniej, oraz do analizowania skuteczności kampanii reklamowej.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

OpenBCI – Interfejs łączący ludzki mózg z komputerem

OpenBCI – Interfejs łączący ludzki mózg z komputerem

Conor Russomanno i Joel Murphy rozpoczęli na Kickstarterze  kampanię z projektem o nazwie OpenBCI. Jest to tani, kompatybilny z Arduino zestaw Open Source zapewniający łączność pomiędzy mózgiem człowieka, a komputerem, dzięki czemu fale mózgowe mogę być wykorzystane jako kontroler gier, robotów, programów graficznych itp.

OpenBCI – Interfejs łączący ludzki mózg z komputerem-2

Urządzenie do odczytywania fal mózgowych stworzył  już w 1912 roku rosyjski fizjolog Vladimir Vladimirovich Pravdich-Neminsky. Po raz pierwszy wykorzystał elektroencefalografię (EEG) do zmierzenia i zarejestrowania bardzo słabych sygnałów elektrycznych emitowanych przez nasz mózg w trakcie kiedy myślimy, śpimy, poruszamy się, czy też wykonujemy inną czynność.

OpenBCI – Interfejs łączący ludzki mózg z komputerem-1

Laboratoryjne urządzenia EEG są bardzo drogie, ze względu na swoją dokładność. Zespół OpenBCI chce zbudować platformę open source, która da dostęp użytkownikom do surowego, nieobrobionego sygnału fal mózgowych. Chodzi o to, aby umożliwić kontrolę urządzeń, na podstawie danego nastroju, który przez specjalne oprogramowanie zostanie przetworzony na sygnały sterowania.

OpenBCI – Interfejs łączący ludzki mózg z komputerem-3

Z pomocą DARPA, OpenBCI opracowało niedrogi interfejs, który wykorzystuje elektrody EEG, aby zarejestrować sygnały elektryczne płynące z mózgu. W płytce interfejsu użyto procesora ADS1299 firmy Texas Instruments, jest to 8 kanałowy, niskoszumowy, 24 bitowy przetwornik analogowo-cyfrowy zaprojektowany specjalnie do pomiaru bardzo niskich sygnałów elektrycznych używanych w elektroencelografii. Płytka OpenBCI jest wyposażona w programowalny mikrokontroler. Wersje 1 i 2 to standardowy Shield Arduino, natomiast wersja 3, która ukaże się w kwietniu tego roku, na pokładzie posiada procesor ATMEGA328P, który jest programowalny z interfejsu Bluetooth o niskim poborze energii (BTLE).

OpenBCI – Interfejs łączący ludzki mózg z komputerem-4

OpenBCI zaprezentowało urządzenie jako płytkę umocowaną na wydrukowanym w 3D przypominającym pająka mocowaniu na głowę. Każdy może zaprojektować własne spersonalizowane mocowanie i wydrukować go na drukarce 3D. Autorzy projektu piszą, że wydrukowanie całości zajęło im 7 godzin. Wszystkie pliki, które można samodzielnie modyfikować i wgrywać do interfejsu OpenBCI znajdują się na platformie GitHub.

Powrót na górę