LíneasdeInvestigaciónAplicadaalEmpleodeInterfasesCerebro-Maquina.

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Clare Powell
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1 LíneasdeInvestigaciónAplicadaalEmpleodeInterfasesCerebro-Maquina. GustavoPereira 1,FacundoNervo 1,,JuanIribaren 1,M. Mazza,EnriqueCalot 2,Jorge Ierache 1,2 InstitutodeSistemasInteligentesyEnseñanzaExperimentaldelaRobótica(ISIER) 1 FacultaddeInformáticaCienciasdelaComunicaciónyTécnicasEspeciales Universidadde Morón,Cabildo134,(B1708JPD) Morón,BuenosAires,Argentina LaboratoriodeSistemasAvanzadosdeInformación(LSAI)FIUBA 2 jierache@yahoo.com.ar Resumen Enesteartículosepresentanlaslíneas detrabajoenordenalaaplicaciónde Brain-Machine Interfase (BMI). Se describesintéticamenteel Control de Artefactos, detalando sus característicasyresultados.tambiénse describeelcontrolcentradoenestado, Emocional,sedetalaconceptualmente elsistemaylaspruebasrealizadasen funcióndepatronesemocionales. Palabrasclave EmotionalControl, Brain MachineInterface,Bio-Electrical Signal,Human MachineInterfaces. Contexto Estalíneadeinvestigaciónseorientaal estudioydesarolodesolucionesde ingenieríaparaaplicar Brain-Machine Interfase(BMI)alcontroldeartefactos y robots, basado en el en las expresiones del usuario, como así tambiénsehaincursionadoendetectar patronesenlarespuestasemocionales dequienesinteractúaconel BMI. La líneadeinvestigaciónaplicadadebmi esfinanciada porla Universidad de Morónenel contexto del PID /12/14radicadoenelInstitutode Sistemas Inteligentes y Enseñanza ExperimentaldelaRobótica(ISIER). Introducción Durantelaspasadasdécadas[1],[2],se incrementóeldesarolodelcampode lasinterfaces Cerebro-Maquinao más comúnmenteconocidasporsussiglas en inglés BMI (Brain-Machine Interface), esto posibilita la comunicación entre las funciones mentalesycognitivasdequienlautiliza paraluegoserprocesadas,clasificadase interpretadas por aplicaciones o dispositivos puntuales. En trabajos anteriores [3], [4], [5], [6] se experimentoconbmiy biopotenciales eléctricosdeindividuosparaelcontrol de robots a través del electromiograma, electro-encefalograma y electro-oculogramaquesonbioseñales eléctricasgeneradasporlospatronesde actividaddelos músculos,elcelebroy losojosdelusuario. Enestaetapase trabajósobrelalecturaemocionaldel usuario, enfocandolalectura dela excitación y meditación. La investigacióndelasinterfases BMIse desarola en un campo científico multidisciplinarioconaplicacionesque vandesdelacomputación, domótica hastalarobóticayentretenimientocon aplicaciones que van desde mover cursoresenpantala hasta determinar que Disc Jockey divierte más ala multitudqueloescucha.[7],[8].

2 LíneasdeInvestigación, DesarroloeInnovación ControldeArtefactospor Bioseñales. Seempleaenlalíneadecontrolpor bioseñalesel BMI Emotiv EPOC[9], consta de un panel de control para generarelusuarioyregistrarsuperfil, ademásdefacilitarla visualizacióndel estadodeconexióndelossensoresse puedenobservarlosdistintospatrones de registro expresivo, afectivo y cognitivo.entrelostrabajossedestaca laimplementacióndeunframeworkque permiteelcontroldeartefactosatravés del BMI-Emotiv medianteel modo expresivo. Se plantearon como restriccionesfuncionalesimplementarel control con la menor cantidad de comandos en razón de facilitar el aprendizajeycontrolporpartedelos usuarios,enesteordensoloseutilizan dos comandos para el control de artefactos, dedicando uno para la seleccióndelaacción(cambiardecanal eltv, variarelvolumen,encendero apagar,cambiarlatemperatura,elmodo deunaaireacondicionado,etc.)yotro dedicado parasu ejecución. Parala integracióndelascomunicacionespor IRenreemplazodelcontrolremotose utiliza el untransceiverir USB- UIRT],elcualademásseaplicópara capturar los comandos que se incorporaran al Framework que integrado al BMIlos ejecutará. La figuranº1 muestraconceptualmentela aplicacióndecontrolenelcontextode ladomótica. FiguraNº1 Aplicacióndomóticacon EMOTIV/USB-UIRT Elusuarioconfiguralosbotonesdonde seejecutarálaacciónpudiendoarmar unadistribucióndelayoutespecífica, colocaelnombredelbotón,elegirun ícono y luego obtener el valor hexadecimaldelcomandoenelcontrol remoto medianteelbotón Aprendery con el dispositivo USB-UIRT conectado.(figuranº2). FiguraNº2. Configuracióndelmapeo decontroles Unavezrealizadalaconfiguraciónse accede ala visualización dellayout simplificado queinteractuará con el

3 usuariofinaldelaaplicación. Mediante dosacciones decomando queserán asignadasenelsdkdelemotivepoc (moverseala derechayejecutar)el usuarioseleccionaráloscontrolesylos ejecutarádeacuerdoasusnecesidades (figuranº3). FiguraNº3 Ejecucióndecomandos ControlCentradoenEstado Emocional. Actualmentenuestrodesaroloexplota el patrón de registro afectivo, este permiteverificardistintosestados. El modo afectivo (Afective Suite), empleando como BMI el Emotiv, permitevisualizarelcambiodeciertos estados emocionales en función del tiempo. Losestadosemocionalesque pueden ser analizados son: Compromiso/Aburimiento,frustración, Meditación, Excitación Instantánea, Excitaciónalargoplazo.Laaplicación desarolada permite la captura y almacenamiento de las señales de corespondientes a los estados emocionalesleídasporel EMOTIV EPOC,duranteuntiempodeterminado mientrasseestimulaalusuarioconuna fuenteexterna(presentaciónconimagen ysonido)yluegorealizarunanálisis conelobjetivodedescubrirpatrones,al asociarlos estímulos que generaron cambiosenlasbioseñalesdelusuario. Enesteordenel usuarioingresala duración delasesiónenlacualse capturarálasemocionesquegenerael mismoapartirdelosestímulosexternos quesegeneradesde unarchivode presentación, que paraelcasodelas pruebasseconfigurócondosestímulos: unaimagendecolornegroy audiode una grabacióntelefónica. Luego,al iniciarlasesiónenlaaplicación,se capturanconlaaplicacióndesarolada las emocionesdetectadasporel BMI lascualessonasociadasconlaimageno audioquesepresentaeneseinstantey sealmacenanen una base de datos, hastaalcanzarladuracióndelasesión definidaporelusuario. Alfinalizarla sesión,segeneraunarchivodehojade cálculoconlosvalorescapturadospara el posterior análisis en busca de patrones que surjan delarelación estímulo/emocióncapturadaloscuales contienen unidentificador único del número de sesión y un marcador temporal(hh:mm:ss)queseasociaa cada captura instante a instante, conformandoelarchivodelasesión.se observa enlafigura 4, unaimagen conceptualdelprocesodescripto.

4 Fig.4.IntegracióndeBMI-Emotivylaaplicacióndecapturayregistrodeemociones. ResultadosyObjetivos Eldesarolodeframeworkrealizado para control de artefactos, con la capacidad de facilitarla captura y configuracióndecomandosdecontrol de los mismos, obtuvo un buen comportamiento se efectuaron demostraciones[10],11],asumiendo el controldeunalámpara, DVD, Radio, Led.Enordenaldesarolodecontrol centrado por emociones para levar adelantelas mismas se utilizó una habitaciónoscuraeinsonorizadaafin de alcanzar una concentración del usuarioyevitarqueestímulosexternos perturbenlaspruebas.secolocarondos computadoras,enlaprimeraseejecutó la sesión que generaría las estimulaciones sonoras y visuales medianteauricularesyparlantesyenla segundaseejecutólaaplicaciónque capturalosvaloresleídosporelemotiv EPOC.Serealizaronunaseriepruebas [12], entre dosindividuos de sexo masculino con un promedio de veintisiete años de edad, realizando cada uno de elos en forma independienteuntotaldeochopruebas. Lasesióndeestimulaciónutilizadapara cadaunadelaspruebasseejecutócon unaduracióntotaldecuatro minutos (240seg)yvisualizaciónenpantala completa.duranteelprimerminuto(0-60seg),seobservaunaimagendecolor negro,sinaudio(estimulo A). Durante lospróximosdosminutossiguientes(61-180seg),sereproduceunagrabación deaudiocorespondienteaunalamada telefónicaal911,enestecasorealizada porunadolescenteque solicitaayuda frente a una situación de violencia doméstica, esta grabación sonora es acompañadadeunaimagendecolor blanco(estimulob). Duranteelúltimo minuto( seg),sevisualiza nuevamenteunaimagendecolornegro, sinaudio(estimuloa).setomaronpor defecto,paralacapturadelaspruebas, losvaloresdeexcitaciónacortoplazo y los valores de meditación. La sincronización para la ejecución se coresponde con el inicio de la reproducciónelqueesgeneradopor individuo.seobservoquesibiencada individuotienesuspropiosvalores,los patronesfrenteaestadosdeexcitación (picodelalamada911)sonsimilares enambosindividuos.

FormacióndeRecursos Humanos Esteproyectoseencuentrafinanciado porlafacultaddeinformática,ciencias de la Comunicación y Técnicas EspecialesdelaUniversidadde Morón.

5 FormacióndeRecursos Humanos Esteproyectoseencuentrafinanciado porlafacultaddeinformática,ciencias de la Comunicación y Técnicas EspecialesdelaUniversidadde Morón. Asu vez propicialaformación de recursos, con la participación de estudiantesdegradoyposgradoparala continuación de las líneas de investigaciónrelacionadas.lointegran cuatroinvestigadores, dosestudiantes detesis de gradodeloscuales uno aprobósutesisdegrado.ademásenel marcodelalíneadeaplicacióndebmi secooperaconproyectodefiuba,en este marcoseencuentraunestudiante de Doctorado UNLP,integrante del LSAI-FIUBAtrabajandoenlalíneade patronesdetecleoenfuncióndelestado emocionaldeindividuo,conelempleo debmi. Referencias 1. Hamadicharef, BrainComputer Interface Literature- A bibliometric study,in10thinternationalconference on Information Science, Signal Procesing and their Applications, KualaLumpur,2010,pp J. del R Milán, Braincomputerinterfaces, in Handbookof BrainTheoryandNeuralNetworks,2nd ed, M.A. Arbib,Ed. Cambridge, MA: MITPres, Ierache,J., Ditler M.,Pereira G., García MartínezR, RobotControl onthebasisof Bio-electricalsignals XV CACIC2009, UNJu,ISBN IeracheJ,PereiraG,Iribaren J, SatoloI, Robot Controlonthe Basis of Bio-electrical Signals : International Conference on Robot Inteligence Technology and Applications (RiTA 2012). eries Advances in Inteligent and Soft ComputingofSpringer. 5. Ierache., J, Pereira.,G, Satolo.,I,Guerero., A, D Alto J, Iribaren,.J.ControlvíaInternetdeun Robot ubicado en un sitio remoto aplicando una Interfase Cerebro- Máquina".XVI CACIC2011, UNLP, ISBN ,p IeracheJ,PereiraG,IribarenJ Demostracióndelosresultadosenla integraciónde Interfases Lectorasde Bioseñalesaplicadasal Controldeun Robot VI TEYET2012 UNNOBA, 2012, demos educativas.isbn M. A. Lebedevand M. A. L. Nicolelis, "Brainmachine interfaces: Past, present andfuture," Trendsin Neurosciences,vol.29,no.9,pp ,September R. Wolpaw, D.J. McFarland, Brain-computerinterfaceresearchat the Wadsworthcenter, IEEE Trans. Rehab.Eng.,vol.8,pp , Emotiv Epoc Vigente 2015 htp:/ 10. Ierache., J, Pereira., G, J, Iribaren Framework for Brain Computer Interface implemented to controldevicesinthecontextofhome automationxixcacic2013,caece MardelPlata,ISBN htps:/facebook.com/isierum 12. Ierache., J, Pereira., G, J, Iribaren.Estadoemocionalcentradoen estímulos,aplicandointerfasecerebromaquina. XX CACIC2013, UNLaM, SanJusto,ISBN

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... CUARTOCONGRESOINTERNACIONALDEINVESTIGACIÓNdelaFacultaddePsicologíadelaUniversidadNacionaldeLaPlata PARTICIPACIÓNPOLÍTICAYPRODUCCIÓNDESUBJETIVIDADENESTUDIANTESDEPSICOLOGÍADELA U.N.L.P.AYERYHOY Barile,Julián;Iparaguire,Paula;Noriega,JavieryPrietoCouries,Federico barilejulian@hotmail.com RESUMEN Elpresentetrabajo,seenmarcadentrodeunainvestigaciónrealizadoporalumnospertenecientesal