Neuralink Илона Маска - не единственная компания, которая работает над интерфейсом мозг-компьютер. Новый чипсет, разработанный в Швейцарии, заставляет имплант Neuralink выглядеть довольно громоздким.
Миниатюрный мозговой интерфейс
Чипсет разработан исследователями Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL). Он представляет собой серьезный прорыв в области интерфейсов мозг-компьютер (BMI, brain-machine-interface) - устройств, которые могут считывать активность мозга и преобразовывать ее в цифровые данные, например, в текст на экране.
Устройство, получившее название “миниатюрный мозговой интерфейс” (MiBMI, miniaturized brain-machine interface), состоит из двух тонких чипов общей площадью всего 8 мм². По сравнению с ним Neuralink Илона Маска просто огромен - он имеет размеры около 23 x 8 мм.
Кроме того, MiBMI потребляет очень мало энергии. Он является минимально инвазивным и состоит из полностью интегрированной системы, которая обрабатывает данные в реальном времени. Для сравнения, Neuralink требует введения 64 электродов в мозг и выполняет свою обработку через приложение, расположенное на внешнем устройстве.
«MiBMI позволяет нам преобразовывать сложную нейронную активность в читаемый текст с высокой точностью и низким энергопотреблением. Это достижение приближает нас к практичным, имплантируемым решениям, которые могут значительно улучшить коммуникативные способности людей с тяжелыми двигательными нарушениями», - говорит Махса Шоран, возглавляющая Лабораторию интегрированных нейротехнологий EPFL.
Как и другие образцы BMI, новый чипсет отслеживает электрическую активность в мозге и, используя наборы данных из предыдущих исследований мониторинга мозга, преобразует эту активность в выходные данные. В этом случае MiBMI может считывать сигналы мозга, которые формируются, когда кто-то представляет себе рисование буквы, и выводить эти сигналы в виде текста.
В отличие от Neuralink, который уже был установлен человеку ранее в этом году, MiBMI еще не был испытан в живых условиях. Однако он был проверен на реальных нейронных записях, собранных из предыдущих тестов интерфейса мозга. Точности преобразования нейронной активности в текст составила 91%.
Нейронный стенограф
Часть успеха MiBMI заключается в новом способе чтения языковых процессорных сигналов, отправляемых мозгом. Работая над своим чипом, исследователи EPFL обнаружили серию очень специфических нейронных маркеров, которые срабатывают, когда пациент представляет себе написание каждой буквы. Они назвали эти маркеры отличительными нейронными кодами или DNC (distinctive neural codes).
DNC стали своего рода стенограммой для каждой буквы. Это позволяет чипсету MiBMI обрабатывать только сами маркеры. Размер такого маркера - около сотни байт, в то время как представление каждой буквы генерирует килобайты нейронных данных. Это основной фактор, позволяющий чипсету выполнять свою работу на меньшем пространстве, используя меньше энергии. Исследователи говорят, что система DNC также приведет к сокращению времени обучения для людей, оснащенных чипом.
В настоящее время MiBMI может декодировать 31 различный символ, что, по словам исследователей, является рекордом для подобных интегрированных систем. Они считают, что в конечном итоге смогут научить систему декодировать до 100 различных символов.
Как и другие BMI, чипсет EPFL рассматривается, в первую очередь, как способ дать возможность общаться тем, кто не может делать этого привычном образом. Например, людям, страдающим от бокового амиотрофического склероза или других тяжелых двигательных нарушений.
Также исследователи изучают другие варианты использования системы, которые могут выходить за рамки обработки текста.
«Мы сотрудничаем с другими исследовательскими группами, чтобы протестировать систему в разных контекстах, таких как декодирование речи и управление движением. Наша цель - разработать универсальный BMI, который может быть адаптирован к различным неврологическим расстройствам, предоставляя более широкий спектр решений для пациентов», - говорит Шоран.
Исследование опубликовано в журнале IEEE Journal of Solid-State Circuits.
