Дослідники розробили компактний інтерфейс «мозок-машина» (ІММ) з низьким енергоспоживанням, який призначений для покращення спілкування людей із серйозними руховими порушеннями. Пристрій перетворює нейронну активність у текст із точністю 91% за допомогою дуже мініатюрної системи. Вона отримала назву MiBMI і здатна обробляти дані в режимі реального часу.
Про це пише NeuroscienceNews.com.
Ця інновація дає можливість значно покращити якості життя пацієнтів із такими захворюваннями, як Бічний аміотрофічний склероз і травми спинного мозку.
Ключові факти:
- MiBMI обробляє нейронні сигнали в режимі реального часу, перетворюючи думки в текст із точністю 91%.
- Надзвичайна мініатюрність пристрою робить його придатним для імплантації з мінімальною інвазивністю.
- MiBMI може розширитися за межі рукописного введення до таких програм, як декодування мови та керування рухами.
Новий прорив у сфері інтерфейсів «мозок-машина»
Інтерфейси «мозок-машина» (ІММ) стають все більш перспективними для людей із важкими руховими порушеннями. Дослідники з EPFL розробили MiBMI, перший мініатюрний ІММ, що поєднує високу продуктивність і низьке енергоспоживання.
MiBMI працює на двох мікросхемах площею 8 мм і має потужний потенціал для використання у реальних умовах. Низька потужність і мала вага роблять його ідеальним для імплантацій. Перетворення мозкової діяльності у текст передбачає декодування нейронних сигналів, які генеруються, коли людина уявляє, що пише літери або слова. У цьому процесі імплантовані в мозок електроди записують нервову активність, пов’язану з руховими діями рукописного тексту. Потім чіпсет MiBMI обробляє ці сигнали в режимі реального часу, перетворюючи передбачувані рухи рук мозку у відповідний цифровий текст.
MiBMI дозволяє нам перетворювати складну нейронну активність у читабельний текст із високою точністю та низьким енергоспоживанням. Цей прогрес наближає нас до практичних імплантованих рішень, які можуть значно покращити комунікативні здібності для людей із серйозними руховими порушеннями», — говорить Маша Шоаран з Інституту IEM та Neuro X EPFL.
Практичне застосування
Опублікований в останньому номері журналу IEEE Journal of Solid-State Circuits і представлений на Міжнародній конференції з твердотільних схем, MiBMI не тільки підвищує ефективність і масштабованість інтерфейсів мозок-машина, але також прокладає шлях до практичних, повністю імплантованих пристроїв.
«Ми впевнені, що можемо декодувати до 100 символів, але набір даних рукописного тексту з більшою кількістю символів поки що недоступний», — додає провідний автор Мохаммед Алі Шаєрі.
Інновація від EPFL є значним кроком у розвитку інтегрованих систем ІММ. Дослідники також працюють над застосуванням цієї технології для декодування мовлення та керування рухами, що робить перспективи її використання ще ширшими.
