Человеческая нервная система должна сочетать стабильное управление движениями с возможностью адаптации для обучения новым навыкам. Активность мозга формирует нейронное представление этих действий – динамический процесс, который со временем меняется.
Исследования на животных показывают, что эти представления не фиксированы, а постепенно дрейфуют при повторяющемся поведении. Хотя исследования на людях подтверждают наличие отдельных нейронных карт для простых движений, остается неясным, как эти представления развиваются в течение нескольких дней.
Отслеживание этих изменений требует высокоточных инструментов. Исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Франциско (UCSF) использовали интерфейсы «мозг-компьютер» (BCI) на основе электрокортикографии (ECoG) для изучения этой нейронной пластичности. Имплантировав сетку датчиков на моторные области мозга, они картировали, как воображаемые движения формируют паттерны мозговой активности.
Это исследование привело к прорыву в нейропротезировании, позволив парализованному мужчине управлять роботизированной рукой с беспрецедентной долговременной стабильностью. Команда опубликовала свои выводы в журнале Cell.
BCI преобразуют сигналы мозга в команды для внешних устройств. Однако предыдущие системы требовали частой повторной калибровки из-за нейронного дрейфа, что делало непрактичным их долгосрочное использование.
Команда UCSF решила эту проблему, интегрировав ИИ в BCI. ИИ адаптируется к тонким сдвигам в нейронных представлениях с течением времени, обеспечивая бесперебойную работу устройства в течение нескольких месяцев, а не дней. Невролог Карунеш Гангули, доктор медицинских наук, сообщает, что такое сочетание обучения между людьми и ИИ является следующим этапом развития интерфейсов «мозг-компьютер». По словам Гангули, это то, что необходимо для достижения сложной, реалистичной функциональности.
Участнику исследования, парализованному в результате инсульта, были имплантированы датчики на поверхность мозга. Эти датчики регистрировали нейронную активность, когда он представлял, как двигает руками, ногами или головой.
ИИ анализировал, как представления движений в его мозге менялись каждый день. Хотя общая структура этих паттернов оставалась стабильной, их расположение немного смещалось. ИИ компенсировал этот дрейф, обеспечивая стабильную работу без частой повторной калибровки.
Сначала участник обучал модель ИИ, представляя простые движения рук и пальцев в течение двух недель. Эти мысленные упражнения улучшили способность системы расшифровывать его намерения. Первоначально управление роботизированной рукой не отличалось точностью. Чтобы повысить точность, исследователи внедрили виртуальное обучение.
Используя симулированную роботизированную руку, участник практиковался в управлении устройством, получая обратную связь о своих воображаемых движениях. Эта виртуальная среда позволила ему усовершенствовать свои мысленные команды перед переходом к настоящей роботизированной руке. Всего за несколько сеансов практики он успешно перенес эти навыки в реальный мир.
Он продемонстрировал впечатляющий контроль, поднимая блоки, поворачивая их и перемещая в новые места. Он даже выполнял сложные задачи, такие как открытие шкафа, извлечение чашки и установка ее под диспенсер для воды.
Традиционные BCI со временем теряют свою эффективность, требуя частой повторной калибровки. В отличие от них, система UCSF сохраняла функциональность в течение семи месяцев, требуя лишь кратковременной настройки для компенсации нейронного дрейфа. Эта стабильность знаменует собой важный шаг на пути к практическому использованию нейропротезов вне лаборатории.
Для людей с параличом возможность восстановить выполнение основных задач, таких как самостоятельный прием пищи или захват предметов, может изменить жизнь. В настоящее время исследователи совершенствуют модели ИИ для повышения скорости и плавности, планируя протестировать систему в домашних условиях. Доктор Гангули уверен, что сейчас они научились создавать систему, и что они могут заставить ее работать.
Благодаря постоянному прогрессу BCI вскоре могут предложить людям с параличом уровень независимости, который когда-то был невообразимым.