Biotechnologia.pl
łączymy wszystkie strony biobiznesu
Sterowanie urządzeniami za pomocą aktywności mózgowej – nowe perspektywy badań

Nowe badania naukowców z Uniwersytetu Teksasu w Austin dowodzą, że koncepcja wywodząca się z gier wideo, zakładająca wykonywanie skomplikowanych manewrów np. na torze wyścigowym wyłącznie za pomocą aktywności mózgowej, jest możliwa. W ramach eksperymentu zintegrowano możliwości uczenia maszynowego z interfejsem mózg-komputer, tworząc tym samym uniwersalne rozwiązanie niewymagające długotrwałej kalibracji. Opracowanie metody ma na celu poprawę jakości życia osób z niepełnosprawnością ruchową.

 

Na czym polegały badania i co wyróżnia nowe rozwiązanie?

Nieinwazyjne interfejsy mózg-komputer (BCI) oparte na elektroencefalografii (EEG) okazały się skuteczne w zastosowaniach takich jak neurorehabilitacja, robotyka czy rzeczywistość wirtualna. Obrazy motoryczne (MI) – mentalna próba ruchu kończyny bez wykonania – jest powszechną metodą EEG-BCI. 

Podczas eksperymentu 18 uczestników bez zaburzeń motorycznych nosiło specjalne czapki wyposażone w elektrody połączone z komputerem. Elektrody te rejestrowały sygnały elektryczne z mózgu, a następnie dekoder interpretował te dane i przekładał je na akcje w grze. Badanie obejmowało gry wyścigowe oraz prostsze zadanie polegające na równoważeniu cyfrowego paska. Opracowany dekoder umożliwia interfejsowi tłumaczenie fal mózgowych na dedykowane komendy. Dekoder stanowił fundament dla pozostałych użytkowników, eliminując potrzebę długotrwałej kalibracji dla każdego uczestnika oraz zadania. Urządzenie okazało się na tyle skuteczne, że badani mogli trenować jednocześnie na prostszej i bardziej złożonej grze, wymagającej planowania kilka ruchów naprzód.

Ze względu na fakt, że każdy mózg jest inny, niezależnie od tego, czy chodzi o osoby zdrowe, czy niepełnosprawne, urządzenia związane z aktywnością mózgową wymagają dokładnej kalibracji dla każdego użytkownika, co stanowi główną przeszkodę w ich masowym zastosowaniu. Niemniej rozwiązanie zaproponowane przez badaczy umożliwia automatyczne dostosowanie dekodera do potrzeb konkretnego pacjenta – ma bowiem zdolność do samodzielnej kalibracji poprzez powtarzalność procesów, co pozwala na użytkowanie go przez wielu pacjentów bez konieczności indywidualnego dopasowania.

Dalsze perspektywy badań

Prace nad przedmiotem badań zostały określone jako fundamentalne, ponieważ stanowią podstawę dla przyszłych innowacji w zakresie interfejsów mózg-komputer. Kolejnym krokiem jest testowanie rozwiązania na osobach z zaburzeniami motorycznymi, aby umożliwić ich zastosowanie w szerszych grupach w warunkach klinicznych.

Poza powyższym badaniem zespół kontynuuje prace nad wózkiem inwalidzkim sterowanym przez interfejs mózg-komputer. Przedstawiono również inne potencjalne zastosowania tego rozwiązania, np. sterowanie robotami rehabilitacyjnymi dłoni i ramienia, co wskazuje na przyszły kierunek rozwoju tej technologii. Prace prowadzone nad interfejsami mózg-komputer mają na celu przede wszystkim wspieranie użytkowników we wzmacnianiu plastyczności neuronów, a tym samym – rozwoju zdolności mózgu do adaptacji, wzrostu i reorganizacji w czasie, prowadząc do poprawy funkcji mózgowych pacjentów z zaburzeniami motorycznymi oraz podnoszenia jakości ich życia.

Źródła

[1] www.sciencedaily.com/releases/2024/04/240401142454.htm

[2] Kumar S., Alawieh H., Racz F.S,,Fakhreddine R., Millán J. Transfer learning promotes acquisition of individual BCI skills. PNAS Nexus, 2024; 3 (2) DOI: 10.1093/pnasnexus/pgae076.

Fot. https://pixabay.com/pl/photos/teraz-fortnite-gra-komputerowa-gra-4129124/

KOMENTARZE
news

<Październik 2024>

pnwtśrczptsbnd
30
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
31
1
2
3
Newsletter