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Si chiama Brain-to-Vehicle (B2V) la nuova tecnologia, presentata quest’anno da Nissan al Consumer Electronics Show ( CES) di Las Vegas, che collega il cervello del guidatore con il veicolo, per anticipare le sue intenzioni al volante e creare un’esperienza di guida più confortevole e più sicura. Il progetto si basa su un’interfaccia cervello-computer all’avanguardia, che ha portato a grandi progressi nei dispositivi di rilevamento del cervello, elaborazione del segnale EEG e controllo condiviso del veicolo.
La tecnologia Brain-to-Vehicle è in grado di decodificare l’attività cerebrale del guidatore tramite un apposito dispositivo indossabile sul capo: non appena chi è al volante si appresta a compiere un movimento – frenare, sterzare o eseguire qualche altra manovra improvvisa- B2V rileva l’impulso emesso dal cervello e i sistemi di assistenza alla guida intervengono tempestivamente, riducendo i tempi reazione e migliorando la guida manuale. Questa è una grande rivoluzione che cambia radicalmente il modo in cui interagiamo con veicoli.
Invece di sostituire il conducente con un pilota automatico, l’obiettivo della tecnologia B2V è quello di accedere alle intenzioni del guidatore tra 0,2 e 0,8 secondi prima di essere eseguiti.
Ci vogliono tra 0,2 e 0,4 secondi dal momento in cui il nostro cervello invia un ordine di movimento al momento in cui nostri muscoli lo eseguono. Questo è, dunque, il tempo necessario che impiega l’informazione a viaggiare attraverso il sistema nervoso, dall’attivazione cerebrale a quella muscolare.Tra 0,2 e 0,6 secondi prima che il cervello “dia” l’ordine, il cervello “prepara” il movimento. Pertanto, è possibile identificare l’intenzione del conducente tra 0,4 e 1 secondo prima che il guidatore compia effettivamente un’azione. Immaginiamo una situazione di pericolo improvviso in cui il guidatore realizza di dover frenare, passeranno pochi secondi prima spinga effettivamente il freno,ma l’auto decodificando il pensiero attraverso la tecnologia B2V potrebbe intervenire iniziando immediatamente a frenare. A 100 km / h questo significa risparmiare 27 metri di distanza di frenata, la differenza tra la vita e la morte in caso di collisione frontale . Un aspetto importante dell’integrazione di queste informazioni con il veicolo è che si basa sul controllo condiviso , il che significa che il veicolo e il guidatore condividono la guida, rendendola più piacevole e sicura.
La nuova proposta Nissan è un traguardo raggiunto in collaborazione con Bitbrain , l’Istituto federale svizzero di tecnologia e il Consiglio nazionale delle ricerche canadese. In particolare, Bitbrain ha sviluppato con Nissan un’innovativa neurotecnologia EEG indossabile e minimalista con sensori a secco, ottimizzata per misurare l’attività cerebrale legata al movimento. Il sistema EEG che rileva il cervello non richiede, infatti, sostanze elettrolitiche conduttive per il suo funzionamento, è molto confortevole ed ergonomico, è progettato per catturare il comportamento naturale del conducente e presenta un aspetto tecnologico e un design più discreto di qualsiasi altra tecnologia EEG esistente. Può essere posizionato in media in meno di due minuti e può funzionare ininterrottamente fino a otto ore, trasmettendo l’attività cerebrale del conducente al bluetooth del veicolo.
L’interfaccia cervello-computer interpreta i segnali dell’attività cerebrale del conducente. La tecnologia B2V si basa sull’attività cerebrale preparatoria che precede l’esecuzione del movimento per anticipare le intenzioni dell’utente. Questa attività si verifica principalmente sulla corteccia motoria ed è identificata attraverso due correlati EEG neurali: potenziali corticali legati al movimento (MRCP) e (de)sincronizzazione dell’evento motorio (ERD / ERS).
La decodifica EEG in tempo reale dell’attività cerebrale correlata all’anticipazione del movimento è un processo molto complesso e che presenta diverse problematiche. In primo luogo, la decodifica funziona sull’attività generata da un singolo movimento, anziché su una media, e quindi il rapporto segnale-rumore è inferiore (questo significa che il segnale EEG presenta più rumore ed è più difficile da decodificare). In secondo luogo, non vi è una conoscenza a priori sul momento in cui il conducente sta per frenare, e quindi, si dovrebbero decodificare continuamente le intenzioni del guidatore (poiché non vi è un intervallo temporale specifico per identificare la decodifica, la precisione del rilevamento è ridotta). In terzo luogo, il cervello di ogni persona è diverso e quindi i processi cerebrali relativi al movimento di cui sopra hanno anche diverse segnature EEG (ci sono ampie variazioni inter- e intra-personali).
Questi problemi vengono affrontati da algoritmi che anticipano il movimento basato su tecniche di elaborazione del segnale con apprendimento automatico (apprendimento automatico e intelligenza artificiale) che richiedono una fase di calibrazione specifica per ciascun soggetto.
Il Vicepresidente esecutivo di Nissan, Daniele Schillaci, esprime tutto il suo entusiasmo descrivendo la sua visione del futuro dell’automobile: ” Attraverso Nissan Intelligent Mobility, stiamo spostando le persone verso un mondo migliore offrendo maggiore autonomia, più elettrificazione e più connettività “. E il dott. Lucian Gheorghe , Senior Innovation Researcher di Nissan Intelligent Mobility afferma:” Le possibili applicazioni di questa tecnologia sono incredibili. Questa ricerca sarà un catalizzatore per l’innovazione di Nissan nei nostri veicoli nei prossimi anni “.
