El grupo Sistemas Inteligentes Basados en Análisis de Decisión Difuso (SINBAD²) de la Universidad de Jaén, en colaboración con las universidades de Ingeniería y Tecnología, Lima – UTEC (Perú) Essex (Reino Unido) y Nantong (China) ha desarrollado un sistema de lectura de señales cerebrales para que personas afectadas por ictus o dificultades de movilidad puedan interactuar con un hogar inteligente de una forma más precisa que hasta ahora.
Para el procesamiento de las señales, el nuevo modelo combina arquitecturas de inteligencia artificial con electroencefalograma no invasivo (es decir, sin necesidad de cirugía), de forma que las ondas se captan con un casco de electrodos colocado en la cabeza del sujeto, demostrando una efectividad en la decodificación que llega a rozar el 100% en un entorno natural no controlado.
Los investigadores han expuesto los detalles técnicos de su sistema en la revista académica Applied Soft Computing, bajo el título “Fuzzy temporal convolutional neural networks in P300-based Brain–computer interface for smart home interaction”.
Fuente: Fundación Descubre.