Tan Le: un casque qui lit vos ondes cérébrales

Jusqu'à maintenant, notre communication avec les machines a toujours été limitée à des formes conscientes et directes. Que ce soit quelque chose de simple comme allumer les lumières à l'aide d'un interrupteur ou quelque chose de plus complexe, comme la programmation d'un robot il nous a toujours fallu donner une commande à une machine ou même une série de commandes pour qu'elle fasse quelque chose pour nous. Par contre, la communication entre personnes est beaucoup plus complexe et beaucoup plus intéressante, parce que nous prenons en compte beaucoup plus que ce qui est exprimé de façon explicite. Nous observons les expressions faciales, le language corporel, et nous pouvons deviner intuitivement des sentiments et des émotions en dialoguant avec l'autre. Cela constitue en fait une grande partie de notre processus décisionnel. Notre vision est d'introduire ces interactions humaines dans l'intéraction homme-machine, afin que l'ordinateur puisse comprendre non seulement ce que vous lui demandez de faire, mais il pour qu'il puisse également réagir à vos expressions faciales et vos expressions émotionelles. Et la meilleure façon de le faire est d'interpréter les signaux que notre cerveau produit naturellement, notre cerveau qui est notre centre de contrôle et d'expériences.

Eh bien, ça semble une bonne idée, mais cette tâche, comme Bruno l'a mentionné, n'est pas facile, pour deux raisons principales: Tout d'abord, les algorithmes de détection. Notre cerveau est composé de milliards de neurones actifs, d'environs 170 000 km de long si on met les axones bout à bout. Lorsque ces neurones interagissent, la réaction chimique émet une impulsion électrique qui peut être mesurée. Notre cerveau fonctionnel est principalement situé sur la couche superficielle du cerveau. Et pour augmenter la superficie disponible pour la capacité mentale, la surface du cerveau comporte un grand nombre de plis. Ce plissement cortical représente un défi de taille pour l'interprétation des impulsions électriques superficielles. Le cortex de chaque individu est plié différemment, un peu comme une empreinte digitale. Alors même si un signal peut provenir de la même zone fonctionnelle du cerveau, au moment où cette zone a été pliée, son emplacement physique est très différent d'un individu à un autre, même chez des jumeaux identiques. In n'y a donc pas d'uniformité dans les signaux de surface.

Notre découverte a été de créer un algorithme qiu déplie le cortex, afin que nous puissions cartographier les signaux plus près de leur source, et d'ainsi pouvoir travailler sur une entière population. Le deuxième défi réside dans la conception du casque pour mesurer les ondes cérébrales. La mesure d'un EEG implique généralement une résille avec un réseau de capteurs, comme celui que vous pouvez voir ici sur cette photo. Un technicien va poser les électrodes sur le cuir chevelu en utilisant un gel ou une pâte conductrice et généralement, le cuir chevelu devra d'abord subir à cet endroit une légère abrasion. Tout ceci prends bien du temps et n'est pas très confortable. Et pour couronner le tout, ces systèmes coûtent en fait des dizaines de milliers de dollars.

J'aimerais maintenant inviter sur la scène Evan Grant, un présentateur de l'année dernière, qui a gentiment accepté de m'aider à faire la démonstration ce que nous avons été en mesure de développer.

(Applaudissements)

Le dispositif que vous voyez a 14 canaux et est un système d'acquisition EEG de haute fidelité. Il ne nécessite aucune préparation du cuir chevelu, pas de gel ou de pâtes conductrice. Il faut seulement quelques minutes pour l'installer et pour que les signaux se règlent. Il est également sans fil, il permet donc de se déplacer. Et par rapport aux dizaines de milliers de dollars pour un système d'EEG traditionnel celui-ci coûte seulement quelques centaines de dollars. Parlons maintenant des algorithmes de détection. Les expressions du visage lors d'expérience émotionnelle, comme je l'ai déjà mentionné, sont en fait conçues pour fonctionner immédiatement avec quelques ajustements pour la sensibilité qui peuvent être personalisés. Étant donné le temps limité dont nous disposons, j'aimerais vous montrer la suite cognitive, qui vous permettra d'essentiellement bouger des objects virtuels avec votre esprit.

Evan débute avec ce système alors ce que l'on doit d'abord faire c'est de lui créer un nouveau profil. Il n,es tévidemment pas Joanne, alors nous allons "ajouter un utilisateur" Evan. OK. La première chose que l'on doit faire avec la suite cognitive est de commencer par définir ce qu'est un signal neutre. Au neutre, il n'y a rien de particulier qu'Evan doit faire. Il se contente d'être la et de relaxer. L'idée c'est détablir une mesure de référence de l'état normal de son cerveau parce que chaque cerveau est différent. Cela prends 8 secondes. Maintenant que c'est fait, on peut choisir une action à base de mouvement. Alors Evan, choisissez quelque chose que vous pouvez visualiser dans votre esprit de façon très claire.

Evan Grant: je prendrais "tirer".

Tan Le: D'accord, alors choisissons "tirer". Alors l'idée maintenant c'est qu'Evan doit imaginer un object qui avance vers lui à partir de l'écran Et il y a une barre de progression sur l'écran pendant qu'il le fait. La première fois, il ne se passe rien, parce que le système ne sait pas comment il pense l'action "tirer". Il fait conserver cette idée pendant les 8 secondes entières. Alors: un, deux, trois, go. OK. Maintenant que l'on a fait OK le cube est prêt à bouger. Alors voyons si Evan peut effectivement penser à l'action de "tirer". Ah! Bravo! (Applaudissements) C'est vraiment fantastique.

(Applaudissements)

Il nous reste un peu de temps alors je vais demander à Evan d'accomplir une tâche très difficile. Et celle-ci est difficile parce qu'il faut visualiser quelque chose qui n'existe pas dans notre monde physique. Il s'agit de faire "disparaître" Alors ce que l'on veut, du moins avec des actions basées sur les mouvements, on le fait tout le temps, alors c'est facile à visualiser. Mais "disparaître", on n'a pas d'analogie. Donc Evan, ce que vous voulez faire ici c'est d'imaginer un cube qui s'efface doucement, ok? Même genre d'exercice. Alors, un, deux, trois, go. OK. On va essayer. Oh mon dieu! Il est vraiment trop bon! Essayons à nouveau.

EG: Perte de concentration.

(Rires)

TL: Mais nous pouvons voir que ça fonctionne vraiment, même si vous ne pouvez tenir que peu de temps. Comme je le disais, c'est un processus difficile d'imaginer cela. Et ce qui est génial c'est que nous avons seulement donné au logiciel un exemple de la façon dont il pense au concept "disparaître". Puisqu'il y a un algorithme d'apprentissage automatique dans ce ...

(Applaudissements)

Merci. Bravo. Bravo.

(Applaudissements)

Merci Evan, vous êtes un merveilleux, merveilleux exemple de cette technologie.

Comme vous avez pu le voir précedemment, il y a un système de mise à niveau intégré dans ce logiciel pour qu'Evan, ou n'importe quel autre utilisateur, se familiarise avec le système, ils peuvent ajouter de plus en plus de détections, pour que le système commence à distinguer des pensées distinctes qui sont différentes. Et une fois que l'on a entrainé ces détections, ces pensées peuvent être cartographiées et transférées à n'importe quelle plate-forme informatique, logiciel ou périphérique.

Alors j'aimerais vous montrez quelques exemples, parce qu'il y a beaucoup d'applications possibles pour cette nouvelle interface. Dans les jeux et les mondes virtuels, par exemple, vos expressions faciales peuvent naturellement et intuitivement être utilisées pour contrôler un avatar ou un pesonnage virtuel. Vous pouvez évidemment expérimenter le monde fantastique de la magie et contrôler le monde avec votre esprit. Et aussi les couleurs et l'éclairage, les sons et les effets sonores, peuvent répondre de façon dynamique à votre état émotionnel pour améliorer l'expérience que vous vivez, en temps réel. Passons maintenant à certaines applications mises au point par des programmeurs et des chercheurs du monde entier, avec des robots et des machines simples, par exemple, ici, le pilotage d'un hélicoptère jouet simplement en pensant à "décoller" avec votre esprit

La technologie peut aussi être appliquée dans le monde réel dans cet exemple, une maison intelligente. De l'interface du système de contrôle à l'ouverture des rideaux ou la fermeture des rideaux. Et aussi évidemment à l'éclairage allumer ou éteindre. Et enfin, des applications qui changent vraiment la vie comme de pouvoir contrôler une chaise roulante électrique. Dans cet exemple, les expressions faciales sont traduites en commandes de mouvement.

Homme: Maintenant cligne l'oeil droit pour aller à droite Maintenant cligne l'oeil gauche pour retourner à gauche. Maintenant souris pour aller tout droit.

TL: En fait nous ... merci.

(Applaudissements)

Ces exemples étaient une infime partie de tout ce qui serait possible. Et avec la participation de la communauté et l'implication des développeurs et chercheurs du monde entier nous espérons que vous nous aiderez à décider dans quelle direction ira cette technologie. Merci beaucoup.