Auto-adaptive Neuromorphic Brain Machine Interface: toward fully embedded neuroprosthetics

Información del proyecto

NEMO BMI

Identificador del acuerdo de subvención: 101070891

DOI

10.3030/101070891

Proyecto cerrado

Fecha de la firma de la CE 27 Junio 2022

Fecha de inicio 1 Octubre 2022

Fecha de finalización 30 Septiembre 2025

Financiado con arreglo a

• The European Innovation Council (EIC)

Coste total

€ 3 784 703,75

Aportación de la UE

€ 3 784 703,75

Coordinado por

COMMISSARIAT A L ENERGIE ATOMIQUE ET AUX ENERGIES ALTERNATIVES
France

CORDIS proporciona enlaces a los documentos públicos y las publicaciones de los proyectos de los programas marco HORIZONTE.

Los enlaces a los documentos y las publicaciones de los proyectos del Séptimo Programa Marco, así como los enlaces a algunos tipos de resultados específicos, como conjuntos de datos y «software», se obtienen dinámicamente de OpenAIRE .

Resultado final

Websites, patent fillings, videos etc. (1)

NEMO BMI website and project logo

NEMO BMI website and project logo including information on social media links

Ethics Requirements (1)

OEI - Requirement No. 3

An independent Ethics Advisory Advisor EAB with expertise in ethics of AI is necessary to advice the applicant on how to address the ethics issues raised by the project First EAB report submission should be done in month 6

Documents, reports (1)

Initial plan for dissemination & exploitation, including communication activities

Initial plan for dissemination exploitation including communication activities

Data Management Plan (1)

NEMO BMI Data Management Plan

Publicaciones

Conference proceedings (5)

Grid Search Optimization of Novel SNN-ESN Classifier on a Supercomputer Platform

Autores: Dimitar Penkov, Petia Koprinkova-Hristova, Nikola Kasabov, Simona Nedelcheva, Sofiya Ivanovska & Svetlozar Yordanov
Publicado en: Lecture Notes in Computer Science, Edición 13952, 2024, ISSN 1611-3349
Editor: Springer
DOI: 10.1007/978-3-031-56208-2_45

On-line Learning, Classification and Interpretation of Brain Signals using 3D SNN and ESN

Autores: Koprinkova-Hristova, P., Penkov, D., Nedelcheva, S., Yordanov, S., & Kasabov, N.
Publicado en: International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2023, ISSN 2161-4407
Editor: IEEE
DOI: 10.1109/IJCNN54540.2023.10191974

Hierarchical Hidden Markov Model for Online Decoding in Brain-Computer Interface

Autores: Rémi Souriau, Alexandre Moly, Félix Martel, Lucas Struber, Serpil Karakas, Violaine Juillard, Guillaume Charvet, Tetiana Aksenova
Publicado en: 2024 32nd European Signal Processing Conference (EUSIPCO), 2024
Editor: IEEE
DOI: 10.23919/EUSIPCO63174.2024.10715255

Predictors of ECoG-BCI performances across subjects and sessions derived from idle state characteristics

Autores: Lucas Struber, Félix Martel, Serpil Karakas, Violaine Juillard, Angelina Bellicha, Fabien Sauter-Starace, Stéphan Chabardès, Henri Lorach, Guillaume Charvet, Tetiana Aksenova
Publicado en: 9th Graz Brain-Computer Interface Conference 2024, 2024, ISBN 978-3-99161-014-4
Editor: Graz University of Technology
DOI: 10.3217/978-3-99161-014-4-015

Auto-adaptation of ECoG-based motor BCI using neural response decoder: a cross-patient study

Autores: Hugo Lafaye de Micheaux, Félix Martel, Fabien Sauter-Starace, Guillaume Charvet, Henri Lorach, Tetiana Aksenova
Publicado en: 9th Graz Brain-Computer Interface Conference 2024, 2024, ISBN 978-3-99161-014-4
Editor: Graz University of Technology
DOI: 10.3217/978-3-99161-014-4-013