[SEMINAR] Trí tuệ nhân tạo, giải mã tín hiệu điện cơ EMG và giao diện người–máy.
Khoa Toán – Tin học kính mời quý thầy cô, học viên cao học, nghiên cứu sinh và sinh viên quan tâm tham dự Seminar về Trí tuệ nhân tạo, giải mã tín hiệu điện cơ EMG và giao diện người-máy với phần trình bày của Tiến sĩ Huy Phan - Research Scientist tại Meta Reality Labs, Paris, Pháp.
Thông tin seminar:
Tiếng Anh:
- Title: Training machines to decode EMG for high bandwidth HCIs that work across people
- Abstract: Non-invasive neural interfaces have the potential to transform human-computer interaction by providing users with low friction, information rich, always available inputs. Reality Labs at Meta is developing such an interface for the control of augmented reality devices based on electromyographic (EMG) signals captured at the wrist. Machine learning is crucial to unlocking the full potential of these signals and interactions and this talk will present several specific problems and the machine learning approaches that have advanced us towards this ultimate goal of effortless and joyful interfaces. We will provide the necessary neuroscientific background to understand these signals, describe supervised approaches to biomimetic control especially for generating text, detail several approaches to enabling generalization across users and sessions, and discuss unsupervised approaches to extending the bandwidth of the human-machine interface using these signals.
Tiếng Việt:
- Tiêu đề: Huấn luyện máy giải mã tín hiệu EMG cho giao diện người-máy băng thông cao hoạt động được trên nhiều người dùng
- Tóm tắt: Các giao diện thần kinh không xâm lấn có tiềm năng cách mạng hóa tương tác người-máy bằng cách cung cấp cho người dùng các đầu vào ít ma sát, giàu thông tin và luôn sẵn sàng. Reality Labs tại Meta đang phát triển một giao diện như vậy để điều khiển các thiết bị thực tế tăng cường dựa trên tín hiệu điện cơ (EMG) thu được tại cổ tay. Học máy đóng vai trò then chốt trong việc khai phá toàn bộ tiềm năng của các tín hiệu và tương tác này, và bài nói chuyện này sẽ trình bày một số bài toán cụ thể cùng các phương pháp học máy đã đưa chúng tôi tiến gần hơn đến mục tiêu cuối cùng là tạo ra các giao diện nhẹ nhàng và đầy cảm hứng. Chúng tôi sẽ cung cấp nền tảng khoa học thần kinh cần thiết để hiểu các tín hiệu này, mô tả các phương pháp học có giám sát cho điều khiển mô phỏng sinh học đặc biệt trong việc tạo văn bản, trình bày chi tiết một số phương pháp cho phép tổng quát hóa qua các người dùng và phiên sử dụng khác nhau, và thảo luận về các phương pháp học không giám sát nhằm mở rộng băng thông của giao diện người-máy sử dụng các tín hiệu này.
Thông tin tham dự:
- Thời gian: 14g00, ngày 16/7/2026 (thứ Năm)
- Địa điểm: Phòng F207, Trường Đại học Khoa học tự nhiên, ĐHQG-HCM (Cơ sở 1), 227 Nguyễn Văn Cừ, Phường Chợ Quán, Thành phố Hồ Chí Minh.
- Link đăng ký: Tại đây
