Además de generar las habilidades vinculadas a las técnicas de AI se pretende que el estudiante adquiera conocimiento y
experiencia sobre procesamiento de señales de electroencefalografía, clasificación de Potenciales Evocados de Estado Estacionario,
casos de uso y aplicaciones de una Interfaz Cerebro Computadora.
Para lograr este objetivo deberán entrenar un modelo capaz de clasificar las frecuencias fundamentales de los estímulos, a partir
de datasets proporcionados con el registro de señales de electroencefalografía de un individuo sometido a estimulación visual.
También se hará entrega de documentación que permita comprender mejor los datos con los que se están trabajando y que es de gran
importancia al momento de armar el clasificador.
Estudiantes que estén participando del proyecto BCI se les va a asignar miembros de su correspondiente equipo dentro del proyecto.
Estudiantes que “no” estén participando del proyecto BCI pueden hacerlo de forma individual o en equipo de hasta 3 estudiantes.
Dentro del archivo .zip vas a encontrar 1 archivo .mat correspondiente a datos de electroencefalograma (EEG) tensor de cuatro dimensiones
para un determinado sujeto.
También vas a encontrar un documento con informacion relevante para comprender el archivo .mat y comos se obtuvieron las señales.
Descargar dataset
El participante debe entregar un Google Colab que permita subir un archivo .mat y clasificar cada uno de los trials en su correspondiente frecuencia.
La salida del algoritmo debe ser del tipo:
Trial 1: 10.25Hz
Trial 2: 10.25Hz
Trial 3: 10.25Hz
Trial 4: 10.25Hz
Trial 5: 10.25Hz
Esta salida va a ser evaluada utilizando la curva ROC y asignándole un puntaje entre 0% y 100%.
Los estudiantes pueden realizar todas las entregas que consideren necesarias para lograr el mejor puntaje.
Te invitamos a el servidor BCI en discord dónde podrás realizar consultas relacionadas al desafío SSVEPsC de AiUTEChallenge y a la temática en general.
- Si tienes dudas tambien puedes plantearlas en el foro de este challenge e intercambiar con otros participantes.
- Puedes ver el lanzamiento del desafío donde Lucas nos explica como estan formados los datasets y nos da ideas para armar un algoritmo. Ver video
- Tambien puedes realizar los cursos recomendados para adquirir el conocimiento necesario y ser el mejor de este
desafío
acá
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