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PCI2021-122058-2A

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BRAIN INTEGRATED TAGGING FOR SOCIALLY CURATED ONLINE PERSONALISED EXPERIENCES

ESTE PROYECTO PRESENTA UNA NUEVA VISION PARA LAS INTERFACES CEREBRO-COMPUTADORA (BCI) QUE PUEDEN MEJORAR LAS RELACIONES SOCIALES EN EL CONTEXTO DE COMPARTIR EXPERIENCIAS VIRTUALES. EN PARTICULAR, LO QUE SE PROPONE EN BITSCOPE ("BR... ver más

01/01/2021

UPV

149K€

Presupuesto del proyecto: 149K€

Líder del proyecto

UNIVERSITAT POLITÈCNICA DE VALÈNCIA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 685

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSITAT POLITÈCNICA DE VALÈNCIA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 685

Presupuesto del proyecto 149K€

Descripción del proyecto ESTE PROYECTO PRESENTA UNA NUEVA VISION PARA LAS INTERFACES CEREBRO-COMPUTADORA (BCI) QUE PUEDEN MEJORAR LAS RELACIONES SOCIALES EN EL CONTEXTO DE COMPARTIR EXPERIENCIAS VIRTUALES. EN PARTICULAR, LO QUE SE PROPONE EN BITSCOPE ("BRAIN-INTEGRATED TAGGING FOR SOCIALLY CURATED ONLINE PERSONALISED EXPERIENCES), ES UN NEUROETIQUETADO INTEGRADO PARA EXPERIENCIAS SOCIALES ONLINE PERSONALIZADAS. PREVEMOS UN FUTURO EN EL QUE LA ATENCION, LA MEMORIA Y LA CURIOSIDAD PROVOCADAS EN LOS MUNDOS VIRTUALES SE MEDIRAN SIN EL REQUISITO DE "ME GUSTA" Y OTRAS FORMAS EXPLICITAS DE RETROALIMENTACION. EN CAMBIO, LOS USUARIOS DE LA TECNOLOGIA BCI MEJORADA PODRAN EXPLORAR EXPERIENCIAS EN LINEA DEJANDO UN RASTRO INVISIBLE DE FIRMAS DE INTERES DERIVADAS DE DATOS NEURONALES. ESTOS DATOS, RECOPILADOS PASIVAMENTE SIN INTERRUMPIR AL USUARIO Y REFINADOS EN CALIDAD A TRAVES DEL APRENDIZAJE AUTOMATICO, PUEDEN SER UTILIZADOS POR ALGORITMOS ESTANDAR DE INTERCAMBIO SOCIAL, COMO SISTEMAS DE RECOMENDACION, PARA CREAR MEJORES EXPERIENCIAS. TECNICAMENTE, EL PROYECTO BUSCA EL DESARROLLO DE UN BCI HIBRIDO PASIVO (PHBCI). ES HIBRIDO PORQUE AUMENTA LA ELECTROENCEFALOGRAFIA CON DATOS DE SEGUIMIENTO OCULAR, RESPUESTA GALVANICA DE LA PIEL, FRECUENCIA CARDIACA Y MOVIMIENTO PARA ESTIMAR MEJOR EL ESTADO MENTAL DEL USUARIO. ES PASIVO PORQUE OPERA DE FORMA ENCUBIERTA SIN DISTRAER AL USUARIO DE SU INMERSION EN SU EXPERIENCIA EN LINEA Y UTILIZA ESTA INFORMACION PARA ADAPTAR LA APLICACION. ASI, ESTE ENFOQUE REPRESENTA UNA MEJORA SIGNIFICATIVA EN BCI DEBIDO AL ENFASIS EN LA ELIMINACION DE RUIDO MEJORADA QUE FACILITA LA OPERACION EN ENTORNOS DOMESTICOS Y EL DESARROLLO DE CLASIFICADORES ROBUSTOS CAPACES DE TENER EN CUENTA LAS VARIACIONES INTER E INTRAINDIVIDUALES. PARA ELLO, APROVECHAMOS NUESTRO TRABAJO PRELIMINAR EN EL USO DE ENFOQUES GEOMETRICOS Y DE APRENDIZAJE PROFUNDO PARA LOGRAR ESTA MEJORA EN LA CALIDAD DE LA SEÑAL. EL PROBLEMA DE CLASIFICACION DEL ESTADO DEL USUARIO ESTA AMBICIOSAMENTE AVANZADO PARA INCLUIR EL RECONOCIMIENTO DE LA ATENCION, LA CURIOSIDAD Y LA MEMORIA, QUE ABORDAREMOS A TRAVES DEL APRENDIZAJE AUTOMATICO AVANZADO, LOS ENFOQUES RIEMANNIANOS Y LA RECOPILACION DE GRANDES CONJUNTOS DE DATOS REPRESENTATIVOS EN EXPERIMENTOS CO-DISEÑADOS CENTRADOS EN EL USUARIO. CI\SENSORIZACION\APRENDIZAJE AUTOMATICO\REALIDAD VIRTUAL\REALIDADES EXTENDIDAS

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