Technologia Sieć neuronowa czyta już fale mózgowe i odtwarza ludzkie myśli w czasie rzeczywistym
Dzięki temu możemy liczyć na nowy rodzaj urządzeń wspierających poudarową rehabilitację, kontrolowanych za pomocą fal mózgowych. Zespół opublikował swoje badania w bioRxiv i umieścił w sieci wideo pokazujące, w jaki sposób działa ich system odczytywania myśli. Jest to bardzo ważny krok, bo opracowanie sprzętu kontrolowanego falami mózgowymi i nowe terapie rehabilitacyjne wymagają od neurobiologów lepszego zrozumienia tego, w jaki sposób nasz mózg koduje informacje. Jedną z metod jest obserwacja aktywności mózgu osób, które poddawane są stymulacji informacjami wizualnymi, np. oglądających wideo.
Obecne rozwiązania ekstrakcji obserwowanych obrazów sygnałów mózgowych ograniczają się do rezonansu magnetycznego albo analizowania sygnałów z wszczepionych implantów, ale jak łatwo się domyślić, obie metody mają ograniczone możliwości zastosowania, zarówno w praktyce klinicznej, jak i codziennym życiu. I tu do akcji wkracza interfejs mózg-komputer opracowany przez MIPT i Neurobotics, który do nagrywania fal mózgowych wykorzystuje sieci neuronowe i elektroencefalografię/EEG, czyli wymaga jedynie przyłożenia do głowy nieinwazyjnych elektrod. Następnie, przez analizę aktywności mózgu, system rekonstruuje obrazy widziane przez człowieka w czasie rzeczywistym.
Jak twierdzi Vladimir Konyshev, przewodzący Neurorobotics Lab w MIPT: - Pracujemy nad inicjatywą, która skupia się na interfejsie mózg-komputer, pozwalającym na przykład pacjentom po udarach kontrolować egzoszkieletową rękę w celach neurorehabilitacji albo sparaliżowanym pacjentom prowadzić elektryczny wózek inwalidzki. Nadrzędnym celem jest jednak zwiększenie dokładności neurokontroli także u osób zdrowych.
W pierwszej części eksperymentu naukowcy poprosili 20 zdrowych osób o oglądanie przez 20 minut 10-sekundowych fragmentów filmów na YouTube, które należały do 5 starannie wybranych kategorii - kształty abstrakcyjne, wodospady, ludzkie twarze, poruszające się mechanizmy i sporty motorowe, ale konkretnie pierwszoosobowe nagrania ze skuterów śnieżnych, wodnych, motocykli i wyścigów samochodowych. Przez analizę danych EEG udało się pokazać, że wzory fal mózgowych są różne dla każdej z tych kategorii, co pozwoliło badaczom analizować odpowiedź mózgu w czasie rzeczywistym.
W drugiej fazie eksperymentu wybrano 3 losowe kategorie z pięciu oryginalnych, a naukowcy opracowali dwie sieci neuronowe - jedną do generowania przypadkowych obrazów z danych kategorii na podstawie szumów i drugą do generowania podobnego szumu na podstawie EEG. Kolejnym krokiem było wytrenowanie obu sieci, aby działały wspólnie i zmieniały sygnał EEG w faktyczne obrazy, podobne do tych obserwowanych przez uczestników eksperymentu. Żeby przetestować skuteczność swojego rozwiązania, uczestnikom badania pokazano wcześniej niewidziane materiały wideo ze wskazanych kategorii i gdy je oglądali, EEG nagrywało fale mózgowe i „karmiło” sieci neuronowe, które były w stanie generować przekonujące obrazy, które w 90% przypadków z łatwością można było przypisać do wskazanej kategorii. Mówiąc krótko, eksperyment zakończył się pełnym sukcesem, naukowcy przełamali kolejne granice i tylko czekać, jak nowy system zacznie być stosowany w praktyce.
Źródło: GeekWeek.pl/techxplore/Fot. techxplore
