| NeuroG | |
|---|---|
| Tipo de | Organización sin ánimo de lucro |
| Base | 2009 |
| Figuras claves |
Mikhail Bahnyan, líder Alexander Zhavoronkov , director técnico Alexander Frolov, líder científico en jefe [1] |
| Industria | Interfaces de neurocomputadora |
| Sitio web | NeuroG |
NeuroG es un proyecto de investigación en el campo de la neuroinformática , que utiliza dispositivos electroencefalográficos sencillos y asequibles para el reconocimiento de imágenes. El proyecto está siendo desarrollado por un equipo de científicos rusos de la Facultad de Física de la Universidad Estatal de Moscú y el Instituto de Actividad Nerviosa Superior y Neurofisiología de la Academia Rusa de Ciencias [2] .
El trabajo en el proyecto comenzó a mediados de 2009 . Inicialmente, los científicos utilizaron equipos profesionales de EEG y fMRI de laboratorio en sus experimentos . Sin embargo, más tarde se decidió utilizar un dispositivo periférico EPOC asequible de la empresa australiana Emotiv Systems , cuyo precio ronda los 300 dólares [3] , lo que brindó la oportunidad de atraer a una gama más amplia de personas al estudio ( Emotiv vendió más de 30 mil de estos dispositivos) y forman la base de datos más amplia posible de correspondencias entre la actividad cerebral y las imágenes presentadas [4] .
En abril de 2011, se lanzó el sitio web del proyecto y los propietarios de Emotiv EPOC pudieron unirse al proyecto por su cuenta registrándose e instalando un complemento dedicado de Firefox .
En junio de 2011, la revista PLoS ONE publicó el trabajo “Interfaz cerebro-computadora basada en la generación de imágenes imaginarias”, dedicado a algunos métodos de NeuroG [5] . El 25 de abril de 2011, el proyecto NeuroG realizó la primera demostración del mundo de un experimento sobre el reconocimiento de patrones imaginarios en el Museo Politécnico de Moscú.
El proyecto tiene como objetivo crear algoritmos universales para el reconocimiento de patrones visuales que puedan utilizarse para desarrollar nuevas herramientas de neuroinformática. El alcance del método es muy amplio: se puede utilizar para el tratamiento de enfermedades neurológicas [6] , educación y redes sociales . La interfaz de neurobúsqueda para Yandex ya se ha desarrollado [4] .