Project Jenkins: Turning Monkey Neural Data into Robotic Arm Movement, and Back

要約

Project Jenkinsは、脳の神経活動をロボットの動きにデコードする方法と、逆に、動きパターンを使用して合成神経データを生成する方法を探ります。
Jenkinsという名前のマカクサルの運動および運動前皮質領域から記録された実際のニューラルデータを使用して、デコード（脳信号をロボットアームの動きに変換）し、エンコード（特定の動きに対応する脳活動をシミュレートする）のモデルを開発します。
脳のシミュレーションと物理世界の間のインターフェースには、Koch V1.1リーダーとフォロワーロボットアームを使用しました。
ユーザーがジョイスティックの動きからリアルタイムで合成脳データを生成できるインタラクティブなWebコンソールを開発しました。
私たちの結果は、脳制御のロボット工学、補綴物、および正常な運動機能の向上に向けた一歩です。
脳の活動を正確にモデル化することにより、事前定義された動きを超えて一般化する柔軟な脳コンピューターインターフェイスに向けて一歩踏み出します。
研究コミュニティをサポートするために、合成データ生成と神経デコードの両方のためのオープンソースツールを提供し、再現性を促進し、進捗を加速させます。
このプロジェクトは、https：//www.808808robots.com/projects/jenkinsで入手できます

要約(オリジナル)

Project Jenkins explores how neural activity in the brain can be decoded into robotic movement and, conversely, how movement patterns can be used to generate synthetic neural data. Using real neural data recorded from motor and premotor cortex areas of a macaque monkey named Jenkins, we develop models for decoding (converting brain signals into robotic arm movements) and encoding (simulating brain activity corresponding to a given movement). For the interface between the brain simulation and the physical world, we utilized Koch v1.1 leader and follower robotic arms. We developed an interactive web console that allows users to generate synthetic brain data from joystick movements in real time. Our results are a step towards brain-controlled robotics, prosthetics, and enhancing normal motor function. By accurately modeling brain activity, we take a step toward flexible brain-computer interfaces that generalize beyond predefined movements. To support the research community, we provide open source tools for both synthetic data generation and neural decoding, fostering reproducibility and accelerating progress. The project is available at https://www.808robots.com/projects/jenkins

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