Команда ученых университета Карнеги-Меллона (США) испытала неинвазивный интерфейс «мозг — компьютер» на 31 человеке, прежде не пользовавшемся такими системами. Электроды ЭЭГ считывали активность мозга через кожу головы, пока участники представляли движения руками и направляли курсор без реального движения конечностей. Исследование опубликовано в журнале Nature Communications.
Проблема обычного обучения заключается в том, что человек и программа приспосабливаются по-разному. Пользователь методом проб ищет мысленную стратегию, создающую устойчивый сигнал, а алгоритм обновляет математическую модель. Эти процессы могут расходиться.
В новой системе небольшой вибромотор на запястье давал тактильные подсказки, а декодер (программа для распознавания намерения) при обучении сильнее учитывал наиболее информативные образцы мозговой активности.
При одномерном управлении, когда курсор двигался влево или вправо, средняя точность дискретного выбора достигла 86%. В более сложной двухмерной задаче она составила 77,5%. При непрерывном управлении показатели были ниже: 77,5% для одного измерения и 66,9% для двух. Участники совместно обучавшейся группы улучшили результат на 19 процентных пунктов, тогда как в контрольных группах прирост оказался значительно меньше.
Речь пока идет о лабораторном эксперименте со здоровыми добровольцами. Однако сокращение обучения может приблизить неинвазивные нейроинтерфейсы к реабилитации, управлению протезами и средствам общения для людей с двигательными нарушениями. Главная идея разработки заключается в том, чтобы адаптировать не только программу к мозгу, но и одновременно помогать человеку формировать сигналы, которые машине легче распознать.
Ранее Наука Mail рассказала о технологиях кибернетической медицины, которые связывают нервную систему человека с протезами и цифровыми устройствами. Эксперты ПМЭФ обсудили нейроинтерфейсы, бионические конечности с обратной связью и препятствия на пути к их массовому применению.