Application to machine learning using discomfort detected by EEG as a feedback index

Research Project

Project/Area Number	23K11209
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 61020:Human interface and interaction-related
Research Institution	Oita National College of Technology
Principal Investigator	鶴浩二大分工業高等専門学校, 情報工学科, 教授 (70390549)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2025: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000) Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2023: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Keywords	脳波 / エラー関連電位 / 機械学習
Outline of Research at the Start	脳波の事象関連電位のである一種で、指示刺激に対して、期待とは異なる事象(失敗、間違い、違和感など）が発生したときに惹起するエラー関連電位をフィードバック指標として用いて、人とかかわる自動運転や機械制御時のＡＩアルゴリズムの学習などで人の感じる違和感を学習するシステムの構築を目指す。このエラー関連電位を効果的に測定できる電極位置をもとめ，測定方法の最適化を行う．そして、エラー関連電位を指標として、制御アルゴリズムや操作インターフェースを改良することによって、人が違和感を感じないシステムの開発手法を確立し、誤操作や誤入力を抑制し、安全性の向上を図る。