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Prototipo de sistema inteligente basado en patrones de ondas cerebrales para prevenir accidentes de tr谩nsito
This article presents the prototype of an intelligent system based on patterns of brain waves to prevent traffic accidents,by which, through a sensor, placed on the driver's head, monitors the patterns of brain waves that are sent in real time via Bluetoothto a Raspberry Pi to be processed with machine learning strategies. In this way it allows to send a visual and sound warning when itdetects the state of drowsiness in the driver. For the prototype construction, data of four people were collected while they were awake,drowsy and asleep. The data set was processed with four supervised learning algorithms: nearest neighbors, support vector machine,decision trees and random forests; the last one was the one that obtained the best result, reaching 82.05% accuracy whendifferentiating the three different states. The estimated cost of the system is 210 USD, resulting an economic system in relation toothers existing in the market.Este art铆culo presenta el prototipo de sistema inteligente basado en patrones de ondas cerebrales para prevenir accidentesde tr谩nsito, que, mediante un sensor colocado en la cabeza del conductor, monitoriza los patrones de ondas cerebrales los cuales sonenviados en tiempo real v铆a Bluetooth a una placa Raspberry Pi para ser procesados con estrategias de aprendizaje autom谩tico y deesta forma enviar una alerta visual y sonora cuando detecta el estado de somnolencia en el conductor. Para la construcci贸n delprototipo se recogieron datos de cuatro personas en tres estados distintos, mientras estaban despiertas, somnolientas y dormidas. Elconjunto de datos fue procesado con cuatro algoritmos de aprendizaje supervisado: vecinos m谩s cercanos, m谩quina de soportevectorial, 谩rboles de decisi贸n, bosques aleatorios; siendo este 煤ltimo el que mejores resultados mostr贸 alcanzando un 82.05% deprecisi贸n al diferenciar los tres estados anteriormente mencionados. El costo estimado del sistema es de 210 USD, resultando unsistema econ贸mico con relaci贸n a otros existentes en el mercado
Prototipo de mano rob贸tica controlada mediante el procesamiento de se帽ales cerebrales utilizando redes neuronales recurrentes
The mapping of electrical activity in the human brain is not only useful in the medical field for the diagnosis of diseases but can also be of great help in other fields such as computer science. This research proposes the use of brain signals as a control mechanism using artificial intelligence techniques. Its main objective is to build a prototype of a 3D printed robotic hand prosthesis monitored through the processing of brain signals using recurrent neural networks. Three different recurrent network architectures were trained and compared using a prototyping methodology (Simple RNN, LSTM, and GRU). This prototyping methodology was trained using a sample size of thirteen people and the non-invasive sensor Mindwave Mobile 2 was used to record the data. The first version, which was in development approximately 3 months, achieved 77% accuracy in classifying new samples using the GRU network model. With further research and development, this prototype may prove very useful in the future for providing people in need of such technology with a higher quality of life.Las se帽ales generadas por la actividad el茅ctrica producida en el cerebro humano, adem谩s de ser utilizadas en el 谩rea de medicina para el diagn贸stico de enfermedades, pueden ser de gran ayuda en otros campos, como lo son las ciencias computacionales. Esta investigaci贸n propone la utilizaci贸n de se帽ales cerebrales como mecanismo de control, empleando t茅cnicas de inteligencia artificial. La misma tiene como objetivo principal construir un prototipo de una pr贸tesis de mano rob贸tica impresa en 3D, controlada a trav茅s del procesamiento de se帽ales cerebrales, utilizando redes neuronales recurrentes. Mediante una metodolog铆a de prototipado se entrenaron y compararon tres arquitecturas distintas de redes recurrentes (RNN simple, LSTM y GRU), entrenadas a partir de datos de trece personas, utilizando el sensor no invasivo Mindwave Mobile 2 para la adquisici贸n de estos. La primera versi贸n, desarrollada en un periodo aproximado de tres meses, alcanz贸 una precisi贸n del 77% al clasificar nuevas muestras utilizando el modelo de red GRU. Este prototipo, al ser una primera aproximaci贸n y requerir mayor tiempo de investigaci贸n y desarrollo, puede ser de gran utilidad a futuro para personas que as铆 lo necesiten, brind谩ndoles una mayor calidad de vida