研究内容

ネットワーク型ブレイン・マシン・インタフェース(BMI)

日常生活時の脳活動は被測定者や測定日時の違いなどによって異なるため、一般に脳情報解読に事前の長い訓練時間が必要となり、BMI実用化の妨げとなっています。そこであらかじめ大規模に脳活動データを集積したデータベースを用意し、環境センサ情報と合わせることでBMI利用者の状態に適合する解読情報を実時間で提供できるシステムを構築します。そのために高速計算機を用いた高精度な解読手法や、利用者自身のデータがデータベースになくても解読する手法、自然な環境下における様々なノイズを統計的に除去する手法の開発に取り組んでいます。異なる分野の専門家が集結し、互いに連携しながら、三つのチームが分業でプロジェクトを推進しています。