04.03.2018
Сегодня знакомим вас поистине с профилем будущего, представленным на Олимпиаде НТИ - Создание систем протезирования (Нейротехнологии). Нам удалось узнать подробности об этом направлении из первых уст!
Организатор и руководитель компетенции Тимур Бергалиев, являющийся генеральным директором компании Bitronics Lab и руководителем лаборатории прикладных кибернетических систем МФТИ рассказал об особенностях заданий.
«Фишка профиля заключается в том, что мы объединяем живое и неживое созданием таких человеко-машинных интерфейсов. Большая работа связана с тем, как отладить шумы, как наладить полностью систему, как сделать так, чтобы техника тебя слушалась, - рассказывает эксперт. - Самое обширное применение нейротехнологии – это медицина, протезирование. В частности, мы выбрали самый простой его вид – протезы кисти».
Задача для участников заключалась в том, чтобы спроектировать систему управления рукой. Макет протеза должен иметь обратную связь и управляться различными способами. Их представлено три:
Основная образовательная ценность испытания для детей – показать разницу между этими способами управления.
Что дети делают? Участникам необходимо всё собрать: пришить сенсоры, прикрепить датчики, собрать платы для управления протезом-рукой и отладить все три способа. Каждый из способов помогает сделать конкретные жесты. Какой жест сделает рука – это всё программируется с помощью сервоприводов внутри протеза.
После проектирования и ручной сборки детям необходимо всё запрограммировать. Это уже вторая часть большой работы, которая заключается в том, что биосигналы характеризуются алгоритмами обработки. Для работы по первым двум способам участники используют Ардуино, для третьего только язык Python.
Рассказал молодой специалист Тимур и о том, как он сам пришёл к нейроинтерфейсу и о своих первых наработках:
«Будучи ещё студентами мы с друзьями, уже сейчас коллегами, организовали команду, паяли в общежитие – была задача сделать миоинтерфейс для управления различными техническими объектами. Сделать браслет, который надевается на руку, считывает сигналы и управляет чем-нибудь. Сложность заключалась в двух основных моментах: вычислительные мощности – необходимо иметь какой-то контроллер, и к нему должно быть питание. Возникает вопрос, какой контроллер взять. Есть всем известные СТМ, есть ATS… Второй сложный вопрос - обработка сигнала».
Молодые учёные своей командой сделали интересный прототип, с которым работали три года. А потом к ним стали поступать многочисленные предложения и идеи «а дайте нам попробовать?». И в 2015 году они решили сделать технологии доступными для всех, создав образец вместе с коллегами из NeuroNet, где их разработку оценили по достоинству!
«Мы переработали весь наш опыт, который имеем. По работе с преподавателями, с детьми и сейчас мы уже готовим следующую версию наборов конструкторов образовательной платформы, которая, возможно, будет проще в плане технической комплектации, но будет интересна с точки зрения регистрации, визуализации сигнала. Это вот такое поколение наших наборов конструкторов. И мы планируем, что летом появится первая версия первого поколения, которая будет очень понятно и легко запускаема для преподавателей биологии, например», - отметил Бергалиев.
Вам понравилось? Расскажите о своем опыте своим друзьям в социальных сетях. Пусть им понравится тоже!