NEUROTECH CUP 2020 инженерная секция

В настоящее время в онлайн-режиме проходит все больше удаленных мероприятий: олимпиады, экзамены, контрольные работы и др. Для отслеживания честного написания контрольных работ используют прокторинговые системы. Однако, такие системы имеют ряд изъянов. Например, учащийся может поставить рядом второй компьютер или вне зоны действия камеры посадить помощника, а под распущенные волосы спрятать наушник! Возможно ли с помощью современных нейротехнологий и технологий искусственного интеллекта обеспечить честное написание контрольной работы при удаленном подключении?

Разработайте техническую систему с использованием технологий искусственного интеллекта и нейротехнологий, позволяющую обеспечить более честное написание контрольных работ.

Вам необходимо предоставить отчет, который содержит:

1. Описание существующих решений прокторинга, их преимущества и недостатки;
2. Описание технологий (в частности нейротехнологий и технологий искусственного интеллекта), которые используются в предлагаемой вами системе;
3. Описание параметров и данных, которые регистрирует разработанная система;
4. Каким образом данные параметры и данные связаны с честным написанием контрольной?
5. Блок схему предлагаемой системы и/или прототип разработанной системы;
6. Информацию об апробации разработанной системы.

Презентация в формате pdf, содержащая не более 10 слайдов и текстовый отчет в формате .doc или .docx, объем отчета - не более четырех страниц А4, шрифт - Arial, размер шрифта - 12 пт.

При интеллектуальной деятельности, например игре в шахматы, человек испытывает стресс, который оказывает непосредственное влияние на качество игры шахматиста. Например, при недостатке времени, человек может "зевнуть" фигуру, или при длительной сложной игре допустить ошибку. Оцените, насколько сильно испытывает стресс шахматист при игре в шахматы и каким образом это влияет на качество игры.

Проведите исследование влияния стресса на качество игры шахматиста. Для этого разработайте систему для оценки стресса шахматиста за игрой в шахматы.

В качеcтве отчета необходимо:

1. Описать параметры, значение которых могут влиять на уровень стресса шахматиста. Обосновать ответ.
2. Описать технологий (в частности, методов нейротехнологий и искусственного интеллекта), с помощью которых можно оценить уровень стресса.
3. Провести эксперимент и заснять на видео игру шахматистов и его уровень стресса при игре.
4. Оценить влияние уровня стресса на качество игры шахматиста.
5. Описать, каким образом (если это возможно) шамхматист мог бы использовать данное исследование для улучшения своего качества игры?

Презентация в формате pdf, содержащая не более 10 слайдов и текстовый отчет в формате .doc или .docx, объем отчета - не более четырех страниц А4, шрифт - Arial, размер шрифта - 12 пт.

Электрофизиологические корреляты умственной деятельности человека. Вейвлет-анализ

Управление ПК - одно из популярных применений человеко-машинных интерфейсов. Оно имеет особую актуальность для задач реабилитации людей, у которых ограничена или отсутствует возможность управления ПК привычными способами: клавиатурой, мышью.

Одним из вариантов ЧМИ, который бы позволил управлять таким людям является ЧМИ на основе регистрации и обработки электрических сигналов мышц - электромиограммы. Существуют различные реализации подобного ЧМИ. Вам предлагается самостоятельно реализовать подобную систему и продемонстрировать ее работоспособность на примере управления компьютерной игрой.

Необходимо разработать ЭМГ-интерфейс для управления ПК. Необходимо продемонстрировать его практическую применимость на примере управления компьютерной игрой и/или набора текста с экранной клавиатуры.

В качестве отчета необходимо предоставить:

1. Описание аппаратной части интерфейса: привести блок-схему устройства, обоснование выбора компонентов. Отдельно стоит продумать удобство и безопасность эксплуатации системы пользователем;
2. Описание программной части интерфейса: блок-схему алгоритмов обработки сигналов и ПО, исходный код программы и (при наличии) исполняемые файлы;
3. Видеозапись (единым дублем) демонстрации работы системы на пользователе, из которой должно быть очевидно как система подключается к пользователю, как запускается программа, управление в компьютерной игре и/или набор текста.

Презентация в формате pdf, содержащая не более 10 слайдов и текстовый отчет в формате .doc или .docx, объем отчета - не более четырех страниц А4, шрифт - Arial, размер шрифта - 12 пт.

Отдельно приложить схемы/чертежи аппаратной части ЧМИ и исходный комментированный код ПО.

Видеозапись демонстрации.

The Myo Armband: The Future of Gesture Control
Development of Wireless EMG control system for rehabilitation devices

Оценка восприятия информации является актуальной задачей в тех областях, когда необходимо понять уровень заинтересованности пользователя в поступающей ему информации, степени его заинтересованности. Например, это может быть актуально в таких областях, как педагогика (заинтересованность слушателей на лекции, уроке), психология (проведение экспериментальной работы), рекламе (заинтересованность потенциального потребителя).

Анализ биосигналов человека может быть использован для оценки восприятия информации, т.к. имеется взаимосвязь между уровнем заинтересованности человека, его концентрации на те или иные биосигналы. В рамках данного кейса предлагается построить физиологическую модель и установку, которая позволит осуществлять подобный анализ.

Необходимо разработать систему, которая позволяет оценивать уровень восприятия информации пользователем в режиме реального времени. В качестве регистрируемых сигналов могут использоваться биосигналы, видео и т.п. Необходимо также придумать эксперимент, наглядно демонстрирующий корректность работы разработанной системы.

В качестве отчета необходимо предоставить:

1. Обоснование выбора сигналов и описание физиологической модели, которые лежат в основе разрабатываемой системы;
2. Техническое описание аппаратной части: обоснование выбора сенсоров и их характеристик, дизайн установки (блок-схема устройства, принципиальные схемы, чертежи, компоновка, элементы крепления и т.п.);
3. Техническое описание программной части: блок-схему алгоритмов обработки сигналов и ПО, исходный код программы и (при наличии) исполняемые файлы;
4. Описание эксперимента с обоснованием его корректности и объективности (с точки зрения физиологии), который будет использоваться при демонстрации работы устройства;
5. Видеозапись эксперимента (единым дублем), из которой должно быть очевидно как система запускается и работает.

Презентация в формате pdf, содержащая не более 10 слайдов и текстовый отчет в формате .doc или .docx, объем отчета - не более четырех страниц А4, шрифт - Arial, размер шрифта - 12 пт.

Отдельно приложить схемы/чертежи аппаратной части ЧМИ и исходный комментированный код ПО.

Видеозапись демонстрации.

Способ оценки восприятия информации
Нейролаборатория

Системы биометрической идентификации достаточно плотно вошли в нашу жизнь: достаточно широкое распространение получили системы на основе считывания отпечатка пальца, анализа лица, радужной оболочки глаза и др.

Также идентификация может осуществляться на основе анализа биосигналов человека (например, сигнала электрокардиограммы, электроэнцефалограммы). По мере удешевления и миниатюризации устройств для анализа подобных сигналов, они также могут получить широкое распространение.

Необходимо разработать систему идентификации пользователей. Выбор используемых биометрических данных выполняется участниками самостоятельно, их количество не ограничено и они могут применяться в комбинации. В качестве результата работы необходимо продемонстрировать систему в действии на примере возможности идентификации не менее 3х человек. Необходимо также оценить (например, экспериментально) вероятность успешной идентификации пользователя (число попыток выбрать и обосновать - самостоятельно).

В качестве отчета необходимо предоставить:

1. Обоснование выбора биосигналов и описание принципов идентификации на их основе;
2. Техническое описание аппаратной части: выбор сенсоров, дизайн установки (блок-схема устройства, принципиальные схемы, чертежи, компоновка, элементы крепления и т.п.);
3. Техническое описание программной части: блок-схему алгоритмов обработки сигналов и ПО, исходный код программы и (при наличии) исполняемые файлы;
4. Описание эксперимента с обоснованием его корректности и репрезентативности, который позволит оценить вероятность правильной идентификации пользователя;
5. Видеозапись эксперимента (единым дублем), из которой должно быть очевидно как система запускается и идентифицирует пользователей.

Презентация в формате pdf, содержащая не более 10 слайдов и текстовый отчет в формате .doc или .docx, объем отчета - не более четырех страниц А4, шрифт - Arial, размер шрифта - 12 пт.

Отдельно приложить схемы/чертежи аппаратной части ЧМИ и исходный комментированный код ПО.

Видеозапись демонстрации.

Что такое биометрия
Современные биометрические методы идентификации
Р.М. Болл, Дж.Х. Коннел, Ш. Панканти, «Руководство по биометрии»
Биометрическая идентификация, основанная на ЭКГ: некоторые современные подходы
Идентификация пользователей на основе электроэнцефалографии с использованием технологий «Интерфейс мозг-компьютер»

Современные протезы конечностей - достаточно сложные технические устройства, важной составляющей частью которых является система управления. От качества ее работы зависит удобство ее использования, безопасность и надежность эксплуатации.

Широкое распространение получили системы управления на основе обработки электромиографических сигналов с мышц пользователя протеза (например, Bebionic). В большинстве случаев, это триггерная система, позволяющая детектировать наличие/отсутствие напряжения мышцы и формировать один, заранее определенный жест, выбор которого осуществляется, к примеру, переключателем.

Развитие способов обработки сигналов и увеличение производительности малогабаритных вычислительных модулей делают актуальным вопрос разработки системы, которая бы распознавала воспроизводимый пользователем жест и формировала определенный, соответствующий ему, жест на протезе.

Необходимо разработать макет системы управления протезом верхней конечности на основе считывания и обработки двух каналов электромиограммы (ЭМГ). Вам нужно самостоятельно определить наилучшее место регистрации сигналов ЭМГ на руке пользователя, разработать установку для считывания сигналов электромиограммы (при необходимости), а также написать программное обеспечение для обработки этих сигналов. Для управления (опционально) могут использоваться и другие биосигналы (например, ЭЭГ). Демонстрацию работы системы можно осуществить на механическом макете руки (например, используемом в наборах от BiTronics Lab или аналогичными): будет оцениваться количество устойчиво воспроизводимых жестов, обработка ошибочных действий, архитектура и реализация программной части.

В качестве отчета необходимо предоставить:

1. Описание алгоритмов распознавания воспроизводимых пользователем жестов;
2. Описание программной части проекта: блок-схема алгоритмов обработки сигналов и ПО, исходный код программы и (при наличии) исполняемые файлы;
3. Описание технической составляющей проекта: используемое оборудование, место и обоснование выбора места крепления электродов ЭМГ, блок-схема, описывающая взаимодействие аппаратных блоков между собой, прочие материалы (принципиальные схемы, чертежи, компоновка, элементы крепления и т.п.);
4. Описание эксперимента, который позволит оценить корректность работы устройства. В частности, должно быть указано число распознаваемых жестов;
5. Видеозапись эксперимента (единым дублем), из которой должно быть очевидно, что система действтельно реализует функционал, заявленный в п. 4.

Презентация в формате pdf, содержащая не более 10 слайдов и текстовый отчет в формате .doc или .docx, объем отчета - не более четырех страниц А4, шрифт - Arial, размер шрифта - 12 пт.

Отдельно приложить схемы/чертежи аппаратной части ЧМИ и исходный комментированный код ПО.

Видеозапись демонстрации.

Bebionic
Каталог протезов рук
Real-Time Surface EMG Pattern Recognition for Hand Gestures Based on an Artificial Neural Network
Real-Time Hand Gesture Recognition Using Surface Electromyography and Machine Learning: A Systematic Literature Review
Surface EMG Classification for Controlling a Prosthetic Hand