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

Informations projet

NEMO BMI

N° de convention de subvention: 101070891

DOI

10.3030/101070891

Projet clôturé

Date de signature de la CE 27 Juin 2022

Date de début 1 Octobre 2022

Date de fin 30 Septembre 2025

Financé au titre de

• The European Innovation Council (EIC)

Coût total

€ 3 784 703,75

Contribution de l’UE

€ 3 784 703,75

Coordonné par

COMMISSARIAT A L ENERGIE ATOMIQUE ET AUX ENERGIES ALTERNATIVES
France

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Livrables

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

Publications

Conference proceedings (5)

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

Auteurs: Dimitar Penkov, Petia Koprinkova-Hristova, Nikola Kasabov, Simona Nedelcheva, Sofiya Ivanovska & Svetlozar Yordanov
Publié dans: Lecture Notes in Computer Science, Numéro 13952, 2024, ISSN 1611-3349
Éditeur: Springer
DOI: 10.1007/978-3-031-56208-2_45

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

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

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

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

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

Auteurs: Lucas Struber, Félix Martel, Serpil Karakas, Violaine Juillard, Angelina Bellicha, Fabien Sauter-Starace, Stéphan Chabardès, Henri Lorach, Guillaume Charvet, Tetiana Aksenova
Publié dans: 9th Graz Brain-Computer Interface Conference 2024, 2024, ISBN 978-3-99161-014-4
Éditeur: 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

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