BrainTech (Poland)

L'hybridation est une technique qui consiste a interconnecter un reseau de neurones biologiques et un reseau de neurones artificiels. Elle est notamment utilisee dans la recherche en neuroscience et a des fins therapeutiques. L'objectif a long-terme est de remplacer les reseaux de neurones endommages par des systemes artificiels. Ceux-ci requierent le developpement de modeles de neurones dont l'activite electrique est similaire a l'activite des reseaux biologiques vivants. Cette correspondance permet de produire une stimulation adequate afin de restaurer la fonction neurale desiree. Dans cet article, un reseau de neurones artificiels numeriques avec une architecture configurable a ete realise. Le reseau de neurones artificiels permet d'emuler l'activite de CPGs (Central Pattern Generator), a l'origine de la locomotion chez les animaux. Cette activite permet de declencher une serie de stimulations sur une moelle epiniere lesee et de recreer ainsi la locomotion precedemment perdue. Ces resultats sont une premiere etape vers des solutions hybrides artificiel / biologique basees sur la micro-stimulation electrique pour la restauration de fonctions du Systeme Nerveux Central (SNC).

This paper presents a self-calibrated vision system for human-guided robot task-learning. The system assists robot operators in training industrial robots quickly, safely, and accurately. The system can be used in various industrial environments and requires no predetermined model of the working space. The system self-calibrates to compute the initial sensor locations and orientations. Next, the user demonstrates the tool path that is to be followed by the robot arm using a 6 DOF training medium. Finally, the system optimizes the sensor locations so that, at those locations, the sensors can provide to the operator the sufficient images for the operator to observe and perform further remote training of the robot as required.