Инженеры удвоили эффективность машинно-мозгового интерфейса

Специалисты Стенфордского университета предложили использовать новый алгоритм расшифровки электрической активности мозга, позволяющий вдвое увеличить эффективность машинно-мозгового интерфейса, сообщает Lenta.Ru. Работа инженеров опубликована в журнале Nature Neuroscience.

Ученые работали с макаками, в двигательную область мозга которых были имплантированы электродные плашки. В ходе эксперимента обезьяны должны были мысленно направить компьютерный курсор в нужную точку на экране и удерживать его там в течение хотя бы половины секунды. Управление курсором осуществлялась посредством считывания и интерпретации электрической активности мозга животного.

Авторы статьи разработали новый алгоритм ReFIT-KF, предназначенный для перевода электрической активности в движения курсора. В отличие от старого, он реагировал на электрическую активность быстрее и точнее за счет того, что постоянно подстраивался под намерения животного. Он одновременно расшифровывал и положение курсора, и его скорость, а не только одну из этих величин, как делают существующие аналоги.

Благодаря новому алгоритму, скорость мысленных движений макак увеличилась в два раза и вплотную приблизилась к скорости управления курсором реальной конечностью.

Работа нового алгоритма также оказалась более надежной. Она не была привязана к отдельным нейронам и поэтому не зависела от происходящего со временем смещения чипа.

Авторы надеются, что разработанная технология поможет больным, которые нуждаются в протезировании конечностей. Ранее в 2012 году другая группа исследователей представила технологию BrainGate2, благодаря которой пациенты могли использовать роботизированную руку для того, чтобы поднять мячик или выпить сока.