ブレイン・コンピューター・インターフェースの構築が非常に難しい理由
重要なポイント
- 新しい研究は、麻痺した患者の考えを翻訳するためにコンピューターを使用することの可能性を示しています。
- 専門家によると、ブレイン・コンピューター・インターフェースは、多くの障害に直面している進化している分野です。
- Elon MuskのNeuralink社は、ブタとサルの頭蓋骨の下にBCIを埋め込むための手術ロボットを開発しました。
未来は、コンピューターを私たちの脳に接続することです。
のような小説 「ニューロマンサー」 共有バーチャルリアリティに入ることができる機能的なブレインコンピューターインターフェイス(BCI)を作成するのにほんの数年しかかからなかったように見えました。 しかし、会話の試みを言語障害、麻痺から翻訳する研究の最新の段階 画面上の言葉に患者は、神経接続を行う前に私たちがどこまで行かなければならないかを示しています コンピューター。
「皮質から記録された信号だけに基づいて意図された動きを解読するようにコンピュータプログラムを取得しようとすることは、あなたや私が試みているようなものです。 多くの重要な単語が欠落している文の意味をつなぎ合わせるために」と脊髄損傷研究のディレクターであるEdelleField-Foteは シェパードセンター、電子メールのインタビューでLifewireに語った。 「文脈に基づいて欠落している単語を正しく推測する場合もあれば、そうでない場合もあります。」
思考を読む
カリフォルニア大学サンフランシスコ校(UCSF)による、Facebookが資金提供した長年にわたる研究の最新フェーズ。 チャンラボ、最近、麻痺した患者の考えを読み込もうとする進歩を発表しました。
によって実行される研究 脳神経外科医のエドワード・チャン博士、脳幹発作を起こした麻痺した男性に電極を埋め込むことを含みました。 男性は、声道の制御に関連する脳の領域に電極パッチを埋め込んで、画面に表示された質問に答えようとしました。 この調査の機械学習アルゴリズムは、50語を認識し、これらをリアルタイムの文に変換することができました。
「私たちの知る限り、これは麻痺して話すことができない人の脳活動からの完全な単語の直接解読の最初の成功したデモンストレーションです」とチャンは言いました。 ニュースリリース.
研究者たちは、そのような研究が最終的に患者にとって実際的な利益につながることを期待しています。
「脳からの信号を捕捉できるということは、情報をコンピューターで処理し、デバイスの制御に使用できることを意味します」とField-Fote氏は述べています。 「これらのデバイスは、怪我や健康障害のために、発話、腕、脚を制御する筋肉であるかどうかにかかわらず、脳と筋肉の間のつながりを失った個人が使用できます。」
あなたの脳のためのテスラ?
イーロンマスクのニューラリンク会社 BCIで進歩を遂げています。 研究者は、洗練された自動手術ロボットを開発しました これまでのところ、ブタとサルの頭蓋骨の下に1つまたは複数のBCIを移植しますが、明らかな有害な医療はありません。 影響。
のリサーチディレクター、マット・ルイス 警備会社NCCグループ、電子メールのインタビューでLifewireに、これにはプロセスを安全に元に戻すことができることを示すためのBCIの抽出の成功が含まれると語った。 ニューラリンクのサルもビデオゲームをプレイすることを学びました ポン 単に思考を通して、重要な効果と正確さで。
「脳からの信号をキャプチャする機能は、情報をコンピュータで処理し、デバイスの制御に使用できることを意味します。」
障害を持つ人々を支援するだけでなく、BCIを使用して次のような活動を強化することへの関心が高まっています。 ルイス氏によると、タイピングではなくテキストを考えることで、適切な条件下では、タイピングよりもはるかに速くなる可能性があります。
「(コントローラーを使用するのではなく)ビデオゲームでの思考の使用など、他にも無数の興味深いアプリケーションがあります」と彼は付け加えました。 「そして、2人のユーザーが近くにBCIを持っている場合、テレパシーの形式をシミュレートできる機能。 ユーザーは、BCIエンコーディングとそれらのデコーディングを考えて使用するだけで相互に通信します。 考え。」
チャン氏は、重度の麻痺とコミュニケーション障害の影響を受けた参加者を増やすために、試験が拡大されると述べた。 チームは現在、利用可能な語彙の単語数を増やし、発話速度を改善するために取り組んでいます。
しかし、BCIの加速は、機械学習と密接に関連しているとルイス氏は述べています。
「BCIは、脳のどの部分とどのタイプの活動が特定の思考や行動と相関しているかを理解するために、ユーザーごとに脳活動を訓練および学習する必要があります」と彼は付け加えました。 「ユーザーは、アプリケーションが期待に一致する前に、アプリケーションをトレーニングする必要があります。」