Controlling robots with brainwaves..

Controlling robots with brainwaves and hand gestures..

Getting robots to do things isn't easy: usually scientists have to either explicitly program them or get them to understand how humans communicate via language.

CSAL के निदेशक डेनिला रस कहते हैं, "EEG और EMG फीडबैक के साथ यह काम प्राकृतिक मानव-रोबोट इंटरैक्शन को व्यापक रूप से प्रयोगों के लिए सक्षम बनाता है,यह  हम केवल EEG फीडबैक का उपयोग करने से पहले कर सकते हैं।" "मांसपेशियों की फीडबैक सहित, हम रोबोट को स्थानिक रूप से कम करने के लिए सेंसर का उपयोग कर सकते हैं|

अधिकांश पिछले कार्यों में, सिस्टम आम तौर पर केवल मस्तिष्क संकेतों को पहचान सकते हैं जब लोगों ने खुद को "विशिष्ट" लेकिन मनमाने ढंग से तरीकों से "सोचने" के लिए प्रशिक्षित किया था और जब सिस्टम को ऐसे संकेतों पर प्रशिक्षित किया गया था। उदाहरण के लिए, एक मानव ऑपरेटर को विभिन्न प्रकाश प्रदर्शनों को देखना पड़ सकता है जो एक प्रशिक्षण सत्र के दौरान विभिन्न रोबोट कार्यों के अनुरूप होते हैं।

आश्चर्य की बात है, कि ऐसे दृष्टिकोण लोगों के लिए भरोसेमंद तरीके से संभालना मुश्किल हैं, खासकर यदि वे निर्माण या नेविगेशन जैसे क्षेत्रों में काम करते हैं जिन्हें पहले से ही तीव्र एकाग्रता की आवश्यकता होती है।

इस बीच, रूस की टीम ने "त्रुटि से संबंधित संभावित" (एआरआरपी) नामक मस्तिष्क संकेतों की शक्ति का उपयोग किया, जिसे शोधकर्ताओं ने स्वाभाविक रूप से तब पाया जब लोग गलतियों को देखते हैं। अगर कोई एररप है, तो सिस्टम बंद हो जाता है ताकि उपयोगकर्ता इसे सही कर सके; यदि नहीं, तो यह चलता है।

डेलप्रेटो कहते हैं, "इस दृष्टिकोण के बारे में क्या बढ़िया बात यह है कि उपयोगकर्ताओं को निर्धारित तरीके से सोचने के लिए प्रशिक्षित करने की आवश्यकता नहीं है।" "मशीन आपको अनुकूल बनाती है, न कि दूसरी तरफ।"

प्रोजेक्ट के लिए टीम ने "बैक्सटर" का प्रयोग किया, जो रेथिंक रोबोटिक्स से एक humanoid रोबोट था। मानव पर्यवेक्षण के साथ, रोबोट उस समय का 70 प्रतिशत सही लक्ष्य चुनने से 97 प्रतिशत से अधिक समय तक चला गया।

सिस्टम बनाने के लिए टीम ने मांसपेशियों की गतिविधि के लिए मस्तिष्क गतिविधि और इलेक्ट्रोमोग्राफी (ईएमजी) के लिए इलेक्ट्रोएन्सेफ्लोग्राफी (ईईजी) की शक्ति का उपयोग किया, जिससे उपयोगकर्ताओं के खोपड़ी और अग्रसर पर इलेक्ट्रोड की एक श्रृंखला डाली गई।
Rus कहते हैं, "हम ऐसी दुनिया से दूर जाना चाहते हैं जहां लोगों को मशीनों की बाधाओं को अनुकूलित करना होगा।" "इस तरह के दृष्टिकोण से पता चलता है कि रोबोट सिस्टम विकसित करना बहुत संभव है जो हमारे बारे में अधिक प्राकृतिक और सहज ज्ञान युक्त विस्तार है।"

Abstract:

The aim of this project is to control a robot using a Brain Machine Interface (BMI). The electrophysiological signals generated from the brain are used to command different devices. The signals generated can be processed and conditioned by the BMI to perform the specific work for which they are generated. The research in BMI can naturally improve the quality of life of the disabled persons. BMI gives neural response which helps controlling a robot with one's mind. The BMI used here is NeuroSky Mindwave which is a three electrode system as compared to the previous BMI's which has a complex twenty four electrodes and is very clumsy to handle. The main advantage of the BMI used in this paper is that it uses dry electrodes over the traditional wet electrodes which makes the user very uncomfortable which decreases the accuracy of the neural response recorded.

About STEM Education System..

         What is STEM Education?

STEM stands for science, technology, engineering, and math. These four symbols represent the different areas of STEM education.

STEM शिक्षा उन धारणा को प्रदर्शित करती है जिन्हें आम तौर पर विभिन्न वर्गों में अलग-अलग विषयों के रूप में पढ़ाया जाता है और वास्तविक जीवन स्थितियों में ज्ञान के आवेदन पर जोर दिया जाता है। एक एसटीईएम कक्षा में एक सबक या यूनिट आम तौर पर वास्तविक दुनिया की समस्या का हल ढूंढने के आधार पर आधारित होती है और परियोजना-आधारित शिक्षा पर जोर देती है। एसटीईएम की एक भिन्नता स्टीम है, जिसमें कला और डिजाइन के लिए 'ए' शामिल है। रचनात्मकता नवाचार का एक अनिवार्य हिस्सा है क्योंकि कलात्मक डिजाइन एसटीईएम शिक्षा का एक महत्वपूर्ण हिस्सा बन रहा है। कई एसटीईएम पाठों में मॉडलों का निर्माण और परिस्थितियों को अनुकरण करना शामिल है। एक अच्छा एसटीईएम पाठ यह सुनिश्चित करता है कि छात्र वास्तविक दुनिया से कनेक्शन को समझें|

Though the United States has historically been a leader in these fields, fewer students have been focusing on these topics recently. According to the U.S. Department of Education, only 16 percent of high school students are interested in a STEM career and have proven a proficiency in mathematics. Currently, nearly 28 percent of high school freshmen declare an interest in a STEM-related field, a Department Science says, but 57 percent of these students will lose interest by the time they graduate from high school.

Importence Of STEM एजुकेशन:       

 वेबसाइट STEMconnector.org की एक रिपोर्ट के अनुसार, 2018 तक अनुमानों का अनुमान है कि एसटीईएम से संबंधित नौकरियों में 8.65 मिलियन श्रमिकों की आवश्यकता है। विनिर्माण क्षेत्र में आवश्यक कौशल वाले कर्मचारियों की खतरनाक बड़ी कमी का सामना करना पड़ता है - लगभग 600,000। रिपोर्ट के मुताबिक अकेले क्लाउड कंप्यूटिंग के क्षेत्र में 2011 और 2015 के बीच 1.7 मिलियन नौकरियां पैदा हुईं। यू.एस. ब्यूरो ऑफ लेबर स्टैटिस्टिक्स ने कहा कि 2018 तक, एसटीईएम करियर का बड़ा हिस्सा होगा|

• Computing :71%
• Traditional Engineering:16%
• Science:11%
• Mathematics:2%

नैतिक रूप से, एशियाई छात्रों ने ऐतिहासिक रूप से एसटीईएम क्षेत्रों में उच्चतम स्तर की रुचि प्रदर्शित की है। 2001 से पहले, एक अफ्रीकी-अमेरिकी पृष्ठभूमि के छात्रों ने एसटीईएम क्षेत्रों में रुचि के उच्च स्तर को भी दिखाया, केवल एशियाई जनसांख्यिकीय के लिए दूसरा। हालांकि, तब से, एसटीईएम में अफ्रीकी-अमेरिकी रुचि नाटकीय रूप से किसी भी अन्य जातीयता से कम हो गई है। उच्च स्टेम रुचि वाले अन्य जातीयताओं में अमेरिकी भारतीय छात्र शामिल हैं।

एसटीईएम नौकरियों को सभी को उच्च शिक्षा या यहां तक कि एक कॉलेज की डिग्री की आवश्यकता नहीं होती है। प्रवेश स्तर के आधे से कम एसटीईएम नौकरियों में स्नातक की डिग्री या उच्चतर की आवश्यकता होती है। हालांकि, चार साल की डिग्री वेतन के साथ अविश्वसनीय रूप से सहायक है - एसटीईएमकनेक्ट रिपोर्ट के मुताबिक, बैचलर की आवश्यकता के साथ प्रवेश स्तर की एसटीईएम नौकरियों के लिए औसत विज्ञापित वेतन गैर-एसटीईएम क्षेत्रों में नौकरियों की तुलना में 26 प्रतिशत अधिक था। गैर-स्टेम फ़ील्ड में स्नातक की डिग्री प्राप्तकर्ता के लिए प्रत्येक नौकरी पोस्टिंग के लिए, एसटीईएम क्षेत्र में स्नातक की डिग्री प्राप्तकर्ता के लिए 2.5 प्रवेश-स्तर की नौकरी पोस्टिंग थीं।

अधिकांश एसटीईएम पाठ्यक्रम का उद्देश्य कम प्रतिनिधित्व वाली आबादी को आकर्षित करने के लिए है। उदाहरण के लिए, महिला छात्रों को कॉलेज के प्रमुख या करियर को आगे बढ़ाने की संभावना कम होती है। हालांकि यह कुछ भी नया नहीं है, लेकिन अंतर एक महत्वपूर्ण दर से बढ़ रहा है। पुरुष छात्रों को इंजीनियरिंग और प्रौद्योगिकी क्षेत्रों का पीछा करने की भी अधिक संभावना है, जबकि महिला छात्र जीवविज्ञान, रसायन शास्त्र और समुद्री जीवविज्ञान जैसे विज्ञान क्षेत्रों को पसंद करते हैं। एसटीईएमकनेक्ट रिपोर्ट में कहा गया है कि कुल मिलाकर पुरुष छात्रों को एसटीईएम करियर चलाने में रुचि रखने की तीन गुना अधिक संभावना है।