Aprendizado profundo e interfaces cérebro-computador

• Processo: 18/04100-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2018
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2019
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Telecomunicações
• Acordo de Cooperação: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
• Pesquisador responsável: Romis Ribeiro de Faissol Attux
• Beneficiário: Willian Rampazzo
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 13/07559-3 - Instituto Brasileiro de Neurociência e Neurotecnologia - BRAINN, AP.CEPID
• Assunto(s): Processamento de sinais Interfaces cérebro-computador Redes neurais (computação)
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: interfaces cérebro-computador | Processamento de Sinais | Redes neurais | Processamento de Sinais

Resumo

Redes neurais artificiais formam um campo de pesquisa consolidado no âmbito da temática de aprendizado de máquina. Nos últimos anos, esse campo tem recebido enorme atenção devido ao crescente interesse pelas redes neurais profundas (DNNs, do inglês deep neural networks). Essas redes possuem uma estrutura marcada pela presença de diversas camadas de processamento, as quais são responsáveis por um processo de extração de características que, idealmente, dispensa a tradicional etapa de engenharia de atributos. A abordagem tem se mostrado extremamente relevante em campos tão distintos quanto reconhecimento de imagens e tradução automática de textos. Neste projeto, proporemos DNNs que realizem, a partir de dados brutos de eletroencefalografia, a tarefa de classificação inerente a uma interface cérebro-computador (BCI, do inglês brain-computer interface). Serão consideradas interfaces baseadas em potenciais evocados e imaginação de movimento. Os resultados serão comparados aos obtidos com BCIs clássicas, que realizam separadamente os processos de extração de características e classificação. (AU)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

RAMPAZZO, Willian. Aprendizado profundo e interfaces cérebro-computador. 2019. Dissertação de Mestrado - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação Campinas, SP.