AR, XR a mozková rozhraní

Inženýři vynalezli pokročilý mozek-počítačový rozhraní s mikrojehlami

mm
Přidejte Unite.AI mezi své preferované zdroje na Google

Výzkumníci z University of California – San Diego vynalezli pokročilé mozek-počítačové rozhraní (BCI) složené z flexibilního a tvarovatelného podkladu a pronikajících mikrojehel. Flexibilní podklad umožňuje BCI lépe se přizpůsobit komplexnímu zakřivenému povrchu mozku. Také umožňuje BCI rovnoměrněji rozložit mikrojehly, které pronikají do kůry.

Mikrojehly a flexibilní podklad

Tyto mikrojehly jsou 10krát tenčí než lidské vlasy a vycházejí z flexibilního podkladu. Poté pronikají do povrchu mozkové tkáně bez proniknutí do povrchových žil. Mikrojehly jsou schopny zaznamenat signály z nervových buněk v kůře.

Nový systém byl testován na krysách a výzkum byl zveřejněn v časopise Advanced Functional Materials.

Tým byl veden elektrotechnickým profesorem Shadi Dayehem na univerzitě. Skládal se také z výzkumníků z Boston University vedených biomedicínským inženýrským profesorem Annou Devor.

Systém prokázal výkon srovnatelný se stávajícím zlatým standardem pro BCI s pronikajícími jehlami. Takzvaný „Utah Array“ byl prokázán jako pomocný pro lidi se zraněními míchy a oběťmi mozkové mrtvice. Mohou použít své myšlenky ke kontrole robotických končetin a dalších zařízení.

Flexibilita a přizpůsobivost BCI umožňuje dosáhnout bližšího kontaktu mezi mozkem a elektrodami, umožňující lepší a rovnoměrnější záznam signálů mozkové aktivity. Způsob, jakým je BCI konstruován, umožňuje větší senzorické povrchy, které pomáhají monitorovat větší oblast mozkové povrchu současně.

V experimentech mohla pronikající mikrojehlová pole o velikosti 1 024 mikrojehel úspěšně zaznamenat signály vyvolané přesnými stimuly z mozků krys. To znamená, že pokrývá desetkrát větší oblast mozku ve srovnání se současnými technologiemi.

Měkké podklady BCI jsou také tenčí a lehčí než tradiční, které používají skleněné podklady. Nový typ podkladů by mohl snížit dráždění mozkové tkáně, které přichází do kontaktu s polem senzorů.

Flexibilní podklady jsou také průhledné, což podle výzkumníků mohlo být využito k provedení základního neurovědního výzkumu zahrnujícího animální modely, které by jinak byly nemožné.

Robotické ruce s hmatovým přenosem

Výzkumníci říkají, že pronikající mikrojehlová pole s velkou prostorovou pokrytí budou vyžadována ke zlepšení BCI v budoucnu a umožní je používat v „uzavřených systémech“. To by mohlo pomoci lidem se značně omezenou mobilitou a mohlo by umožnit hmatový přenos pro někoho, kdo používá robotickou ruku.

Hmatové senzory na robotické ruce by mohly cítit texturu, tvrdost a hmotnost předmětu. Zaznamenaly by informace, které by mohly být přeloženy do elektrických stimulačních vzorců, které by prošly dráty vně těla do BCI. Mozek by přímo přijímal informace z těchto elektrických signálů o předmětu a osoba by poté mohla upravit svůj úchop na základě vnímaných informací.

Dayehova laboratoř již vynalezla různé taktické senzory, které by mohly být použity pro tyto aplikace.

Alex McFarland je AI novinář a spisovatel, který zkoumá nejnovější vývoj v oblasti umělé inteligence. Spolupracoval s mnoha AI startupy a publikacemi po celém světě.