Utilizing sensory prediction errors for movement intention decoding
論⽂概要
⾝体化したロボットやアバターを制御するための⼤きな課題は，⼈間の意図を解読することである．本研究では、⼈間の動作意図を解読するための新しい⼿法を提案する。具体的にはユーザの意図する動作に対応する感覚モダリティをサブリミナル的に刺激し、ユーザの脳波からユーザの動作意図をデコードすることを提案する。この⼿法は、⼈間の⾃⼰⽣成した⾏動や⾏動の想像の結果を感覚的に予測できる能⼒を利⽤している。
特筆すべき研究成果
本論⽂では、神経科学に基づいた新しい能動的な⼈間の運動意図の解読⼿法を開発した。予備実験ではこの新⼿法は先⾏研究で提案されている⼿法より敏感かつ正確である傾向を⾒せている。具体的には、トレーニングを⼀切⾏わず、刺激から96ミリ秒以内に、追加認知的負荷なしで、87.2%の平均解読精度が確認されている。
今後の展望・応⽤＋社会実装の可能性
本研究は、脳波を利⽤したブレイン・マシン・インターフェースを利⽤するための有望な⽅法論を提供している。現在、予測エラー検出などの技術を使⽤して第6 の指を制御することを試みている。
主要成果論⽂
G. Ganesh, K. Nakamura, S. Saetia, AM. Tobar, E. Yoshida, H. Ando, N. Yoshimura, Y. Koike Science Advances Vol. 4, no. 5, eaaq0183, 2018 DOI: https://10.1126/sciadv.aaq0183.