Decodifica Robusta degli ErrP sotto Feedback Multisensoriale con Congruenza Variabile

Uno studio su arXiv (2607.24806) indaga i potenziali correlati all'errore (ErrP) sotto feedback multisensoriale con congruenza controllata. I ricercatori hanno utilizzato un'architettura basata su EEGNet multi-ramo con supervisione ausiliaria per migliorare la robustezza della decodifica attraverso le modalità visiva, uditiva e tattile. Gli esperimenti hanno impiegato un compito di osservazione di un labirinto con configurazioni di feedback unimodali, bimodali e trimodali. È emerso che il feedback incongruente aumenta la difficoltà di decodifica e riduce le prestazioni di classificazione. L'approccio proposto evita assunzioni esplicite specifiche per modalità, mirando a migliorare l'interazione uomo-macchina in contesti realistici.