帝国理工学院在 Cybathlon 脑机接口竞赛中利用深度学习技术 2016 年 10 月6 日
本周末,来自 29 个国家/地区的 158 个团队在瑞士苏黎世参加世界首届“仿生奥运会”,在这里,残障运动员将使用最新技术,在六个高要求领域展开竞争。
来自伦敦帝国理工学院的研究人员与运动员志愿者合作,参与了脑机接口(BCI) 竞赛、动力轮椅竞赛、动力臂假肢竞赛和功能性电刺激自行车竞赛这四项比赛。
在 BCI 竞赛中,试验员(运动员)佩戴便帽,便帽上分布有电极。这些电极收集大脑的电信号,使佩戴者能够通过想象计算机游戏中的角色进行控制并越过障碍。试验员彼此竞争,在最短时间内越过数字障碍者获胜。 帝国理工学院团队开发了基于深度学习的算法,该算法通过 CUDA、GeForce GTX 1080 GPU 和 cuDNN 加速,并使用 Theano 深度学习框架通过EEG 脑电图脑电极帽实时解码复杂的脑信号。
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