Experiencia en proyectos | (Interfaz cerebro computadora)

Introducción:
Trabajé en tecnología de interfaz cerebro-computadora en ciberseguridad en la Universidad del Norte de Texas durante dos meses como pasantía de verano. Trabajamos de cerca con algunos Ph.D. estudiantes bajo la supervisión del investigador mentor. Fue un proyecto basado en la investigación en el que se nos dio la tarea de descubrir nuevas funcionalidades de dos dispositivos BCI preinventados: Neurosky Mindwave y Emotiv EPOC.

Solicitud:
Antes del inicio de la aplicación, se le pedía al usuario que pensara en un número particular del 0 al 9, durante unos 30 segundos. Podríamos desarrollar una aplicación que mostrara números aleatorios del 0 al 9 en la pantalla por segundo durante una duración ajustable de 20 a 30 segundos. Mirando los números parpadeantes, se le pedía al usuario que identificara o buscara el número en el que había estado pensando. Uno de los dispositivos BCI podría usarse para capturar valores de EEG del usuario mientras se sometía a una prueba con nuestra aplicación. Estos valores de EEG del cerebro del usuario se registraron en una hoja de datos de Microsoft Access junto con los valores de voltaje cerebral para cada valor de EEG correspondiente. Obtuvimos aproximadamente 512 valores de EEG por segundo, es decir, por cada destello de un número teníamos 512 valores diferentes del cerebro. Usamos la programación en Python para filtrar los datos registrados usando el filtro Butterworth para eliminar los ruidos no deseados en los datos. La interfaz de la aplicación y el front-end se crearon usando C#. Basándonos en los valores de EEG filtrados y utilizando la codificación Java pudimos identificar dos valores esenciales: P300 y N400. P300 es el valor de amplitud positiva más alto de EEG que se produce alrededor del segundo 300. El cerebro del usuario generaría un valor de EEG P300 cuando pudiera encontrar su número parpadeando en la pantalla. De todos los datos, el número que tenía el grado más alto de P300 supuestamente era el número en el que el usuario estaba pensando antes de la prueba y que estaba buscando durante la prueba. Por lo tanto, el número en los pensamientos humanos podría identificarse con una precisión apreciable sin pedirle al usuario que ingrese manualmente el número.

Uso:
esta característica podría usarse específicamente en el campo de la seguridad cibernética para la protección de contraseñas. Se puede desarrollar una aplicación que le pida al usuario que piense en su número de pin y, después del procesamiento de los datos, se le puede dar acceso a un usuario autorizado a su cuenta en función del pin correcto sin tener que ingresar el pin físicamente en ningún lugar. Esta aplicación puede derribar el caso de espionaje o piratería.

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