Подключение нейронной сети к мозгу человека может стать предвестником более продвинутого протезирования
В будущем, как надеются некоторые исследователи, люди, которые потеряют конечности, смогут управлять роботизированными протезами с помощью специальных скоростных интерфейсов мозгового компьютера — как это делал без особых усилий Люк Скайуокер в сериале «Звездные войны».
Из-за того, что сигналы мозга неоднозначны и сложны для непосредственного декодирования, существующие интерфейсы мозговых компьютеров, которые управляют роботизированными конечностями, не справляются с поставленными задачами и часто бывают слишком медленными, а движения, выполняемые под их управлением, выглядят просто неуклюжими.
Но всё это скоро может измениться. На прошлой неделе команда врачей и нейробиологов опубликовала в журнале Nature Medicine статью о мозговом компьютерном интерфейсе, который использует нейронную сеть для декодирования сигналов мозга и точного управления движениями роботизированной руки.
Декодер для мозга
Для проведения эксперимента исследователи получили согласие у 27-летнего пациента, страдающего квадриплегией (паралич обеих рук и ног, как правило, возникающий из-за травмы спинного мозга в районе шейных позвонков). Ему был имплантирован в мозг набор микроэлектродов, а данные, снимаемые с электродов, подавались в различные нейронные сети, которые представляют собой системы искусственного интеллекта. ИИ вообще-то слабо предназначен для обработки сигналов мозга, но преуспевает в поиске шаблонов в больших наборах информации.
После длительных тренировок в течение почти двух с половиной лет нейронные сети получили довольно хорошее представление о том, какие именно сигналы мозга связаны с конкретными мышечными командами, и как передавать мысленные сигналы роботизированной конечности.
Мало того, что нейронная сеть позволила пациенту перемещать роботизированную руку с большей точностью и с меньшей задержкой, чем существующие системы, вдобавок эта система стала работать ещё лучше, когда исследователи позволили ей тренироваться. То есть нейронная сеть смогла обучиться, какие сигналы мозга соответствовали тому или иному движению и какие движения рук эффективнее для выполнения конкретной задачи без каких-либо подсказок со стороны исследователей.
С нейронной сетью добровольцу в эксперименте удавалось брать и манипулировать тремя маленькими предметами роботизированной рукой — способность, которая воспринимается как должное для здорового человека, но часто недоступная тем, кто полагается на протезы, чтобы адаптироваться к повседневной жизни.
17.10.2018 17:10
