• EEG
• ERP
• ErrPs
• Navel
• Psychopy

La presente tesi si concentra sullo studio dei Potenziali Evento-Correlati (ERP) e dei Potenziali Relativi all'Errore (ErrPs), due componenti fondamentali dell'elettroencefalogramma (EEG) che offrono preziose informazioni sulla risposta cerebrale agli stimoli esterni e agli errori. Gli ERP sono utilizzati per comprendere meglio il funzionamento del cervello in risposta a stimoli specifici, mentre gli ErrPs sono essenziali per l'analisi dei processi cognitivi legati alla rilevazione e correzione degli errori. Studiare questi segnali è cruciale per avanzare nella ricerca neuroscientifica e nello sviluppo di interfacce cervello-computer (BCI) più efficienti.
La tesi si articola in diverse fasi, a partire dalla creazione di due protocolli sperimentali identici per due esperimenti distinti, passando per la registrazione dei segnali EEG acquisiti tramite caschetto durante l'esecuzione dei due esperimenti, per poi concludere con l’analisi dei dati registrati. Nel primo esperimento, i partecipanti interagiscono con un'interfaccia su schermo PC realizzata con Psychopy, mentre nel secondo interagiscono con un robot umanoide chiamato Navel. In entrambi i casi, l'obiettivo è identificare i segnali ErrPs generati in risposta agli errori commessi dalla macchina.
I dati EEG sono stati raccolti durante gli esperimenti utilizzando il caschetto Enobio20, con un protocollo di acquisizione che prevede l’utilizzo di 19 elettrodi in associazione al software NIC2. I dati sono stati poi analizzati utilizzando EEGlab, un tool avanzato di Matlab specificamente progettato per l'elaborazione e l'analisi di dati elettroencefalografici. Questo processo ha permesso di isolare i segnali relativi agli errori rispetto a quelli corretti e di comprendere meglio le dinamiche cerebrali coinvolte.
Gli sviluppi futuri in questo campo potrebbero includere l'integrazione di algoritmi di machine learning per migliorare la precisione e la velocità di rilevazione degli ErrPs, nonché l'applicazione di queste tecniche in ambiti pratici come la riabilitazione neurologica, l'ottimizzazione delle BCI e la creazione di sistemi di assistenza avanzata per persone con disabilità. La ricerca continua in questo settore promette di offrire nuove opportunità per comprendere e sfruttare i complessi processi cognitivi umani.