Diseño de algoritmos basados en inteligencia colectiva animal para el diseño de interfaces cerebrales basadas en neuro-mecanismos por eventos visuales.
Las interfaces cerebrales (BCI, por sus siglas en inglés Brain Computer Interface) se basa en el uso de la actividad cerebral de una persona para generar acciones de control en dispositivos electrónicos; las funciones básicas de dichos sistemas son medir la actividad cerebral, procesarla para obtene...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2018 |
| País: | México |
| Institución: | Universidad Autónoma de Querétaro |
| Repositorio: | Repositorio Institucional de la Universidad Autónoma de Querétaro |
| OAI Identifier: | oai:ri-ng.uaq.mx:123456789/1255 |
| Acceso en línea: | http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/1255 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Algoritmos de inteligencia colectiva animal inteligencia de enjambre optimización por colonia de hormigas optimización por enjambre de partículas BCI ACO PSO animal collective intelligence algorithms swarm intelligence ant colony optimization particle swarm optimization BCI INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA |
| Sumario: | Las interfaces cerebrales (BCI, por sus siglas en inglés Brain Computer Interface) se basa en el uso de la actividad cerebral de una persona para generar acciones de control en dispositivos electrónicos; las funciones básicas de dichos sistemas son medir la actividad cerebral, procesarla para obtener características de interés y, una vez obtenida, interactuar con el entorno de la manera deseada por el usuario. Para ello, se registra y procesa la actividad cerebral de la persona con el fin de diferenciar entre diferentes patrones de señal, asociados con cambios en la actividad cerebral tanto voluntariamente como de forma inducida. Esta tecnología está orientada principalmente a personas con algún tipo de discapacidad de movimiento, parcial o total o con algún tipo de parálisis, ya que la generación de acciones de control sin tener que realizar ningún tipo de movimiento por parte de la persona, hace que las interfaces cerebrales se utilicen para mejorar su calidad de vida. El desarrollo de los sistemas BCI se basa principalmente en la información obtenida mediante el procesamiento de las señales cerebrales. Además de la obtención de señales, los pasos de extracción y selección de características son vitales para el desarrollo de aplicaciones ya que se necesita para extraer información significativa de la señal cerebral. Un factor esencial para el funcionamiento exitoso de los sistemas BCI son los métodos utilizados para procesar las señales cerebrales. El presente trabajo presenta la implementación de algoritmos de inteligencia colectiva animal, los cuales son capaces de producir soluciones de bajo costo computacional para diversos problemas complejos y de optimización. Se prestará el algoritmo de optimización de colonia de hormigas propuesto por Dorigoet al. en 1996, el cual se inspira en el comportamiento de forrajeo de algunas especies de hormigas, que depositan feromonas en el suelo con el fin de hacer alguna tendencia favorable que debe seguir otros miembros de la colonia que aumenta la probabilidad de que otras hormigas sigan el mismo camino resultando en una forma óptima desde el nido hasta la fuente de alimento. Los biólogos han demostrado que muchos de los comportamientos observados en el nivel de colonia de insectos sociales pueden explicarse por modelos bastante simples en los que sólo la comunicación está presente. La idea detrás de los algoritmos de hormigas es utilizar alguna forma de comunicación artificial para coordinar las sociedades de agentes artificiales. El algoritmo de optimización de colonia de hormigas se ha utilizado en el procesamiento de datos biomédicos como metodología para optimizar las señales cerebrales mejorar las características de esas señales y obtener un mejor desempeño en el desarrollo de los sistemas BCI. La metodología presentada se basará en los sistemas BCI basados en potenciales evocados visuales de estado estacionario, estos sistemas se caracterizan por el uso de estímulos sensibles a los procesos dinámicos de la parte occipital de la corteza cerebral. |
|---|