|
Парализованный человек управляет роборукой силой мысли
|
|
|
|
Исследователи Калифорнийского университета в Сан-Франциско разработали интерфейс мозг-компьютер на базе искусственного интеллекта, который позволил парализованному человеку управлять роботизированной рукой с помощью своих мыслей в течение рекордных семи месяцев, что ознаменовало прорыв в адаптивных нейротехнологиях.
|
|
|
|
Благодаря интерфейсу мозг-компьютер (BCI), связывающему мысли человека с роботизированной рукой, он сохранял контроль в течение рекордных семи месяцев — намного дольше, чем предыдущие попытки, которые обычно заканчивались неудачей в течение одного-двух дней. Благодаря новой модели искусственного интеллекта человек может успешно захватывать, перемещать и ронять предметы, просто представляя, как он выполняет эти действия.
|
|
Моделирование движений человека
|
|
|
|
Когда люди повторяют движение, в их мозге происходят небольшие изменения. Со временем эти незначительные изменения нарушают работу традиционных компьютерных программ, требуя частой перекалибровки интерфейсов мозг-компьютер для поддержания контроля над мелкой моторикой. Искусственный интеллект, интегрированный в новую систему BCI, решает эту проблему, постоянно обнаруживая эти едва заметные изменения и приспосабливаясь к ним. Определение того, как эволюционировали эти нейронные паттерны, стало ключом к программированию искусственного интеллекта.
|
|
|
|
|
|
|
“Такое сочетание обучения человека и искусственного интеллекта является следующим этапом для создания интерфейсов мозг-компьютер”, - сказал невролог Карунеш Гангули, доктор медицинских наук, профессор неврологии и член Института нейронаук Вейля Калифорнийского университета. “Это то, что нам нужно для достижения сложной, реалистичной функции”.
|
|
Обнаружение движения в мозге
|
|
|
|
Прорыв Гангули произошел в результате изучения мозговой активности животных. Он исследовал, как нейронные паттерны соответствуют определенным движениям и как обучение изменяет эти паттерны с течением времени. Он предположил, что эти постепенные изменения объясняют, почему более ранние ИМК быстро теряли представление о паттернах человеческого мозга.
|
|
|
|
Чтобы проверить эту теорию, Гангули сотрудничал с доктором философии, исследователем-неврологом Нихилешем Натраджем. Они работали с человеком, который потерял способность двигаться или говорить после инсульта несколько лет назад. Исследователи имплантировали крошечные датчики на поверхность его мозга, чтобы отслеживать активность, когда он представлял себе движение.
|
|
|
|
Затем они попросили участника визуализировать движение различных частей тела — рук, ног и головы — и проследить, как меняются его нервные сигналы. Несмотря на то, что он был физически неспособен двигаться, простое представление этого вызывало в его мозгу управляющие сигналы. Проанализировав его мозговую активность, исследователи обнаружили, что, хотя мозг сохранял те же паттерны для определенных движений, их точное местоположение со временем немного менялось.
|
|
Искусственный интеллект для искусственного передвижения
|
|
|
|
Распознав это изменение нейронной активности, Гангули обучил ИИ-модель адаптироваться в режиме реального времени. Он попросил испытуемого визуализировать простые движения руки, в то время как датчики передавали данные в ИИ. Хотя ИИ успешно управлял роботизированной рукой, движения изначально были нескоординированными.
|
|
|
|
Компания Ganguly представила виртуальную роботизированную руку, чтобы усовершенствовать процесс, предоставляя участникам визуальную обратную связь в режиме реального времени. Этот цикл обратной связи помог участнику синхронизировать свои мысли с ИИ, повысив точность. После серии практических занятий эти навыки были легко перенесены на управление реальной роботизированной рукой.
|
|
Управление роботизированной конечностью
|
|
|
|
Благодаря оптимизированному ИМК участник добился нескольких практических успехов. Он успешно поднимал, поворачивал и переставлял блоки. Он мог открывать шкаф, доставать чашку и подставлять ее под диспенсер для воды в более сложных задачах. Примечательно, что система сохраняла стабильность в течение семи месяцев, прежде чем потребовалась даже краткая 15-минутная повторная калибровка для учета нейронного дрейфа.
|
|
|
|
Гангули продолжает совершенствовать модели искусственного интеллекта, лежащие в основе усовершенствованного BCI, чтобы обеспечить более быстрые и плавные движения в реальных домашних условиях. По его словам, люди с параличом могут вскоре обрести мобильность и независимость, которые изменят их жизнь.
|
|
|
|
“Я очень уверен, что теперь мы научились создавать систему и что мы сможем заставить ее работать”, - сказал Гангули.
|
|
|
|
Источник
|
