tynkä Äskettäin julkaistu tutkimus vakauttaa dramaattisesti aivojen ja tietokoneiden rajapintoja - Unite.AI
Liity verkostomme!

Aivokoneen käyttöliittymä

Äskettäin julkaistu tutkimus vakauttaa dramaattisesti aivojen ja tietokoneiden rajapintoja

Päivitetty on

Carnegie Mellonin yliopistosta (CMU) ja Pittsburghin yliopistosta (Pitt) tuleva uusi tutkimus parantaa ja vakauttaa aivojen ja tietokoneiden rajapintoja huomattavasti. 

Tutkimus Julkaistiin Luonto biolääketieteen tekniikka, paperin otsikkona on "Stabiloitu aivojen ja tietokoneen välinen rajapinta, joka perustuu hermoston monistojen kohdistukseen".

Brain-Computer Interfaces (BCI)

Aivojen ja tietokoneiden rajapinnat (BCI) ovat laitteita, joiden avulla vammaiset voivat hallita raajojen proteeseja, tietokoneen kirouksia tai muita rajapintoja mielensä avulla.

Yksi suurimmista haasteista, jotka liittyvät BCI:n käyttöön kliinisessä ympäristössä, on se, että hermotallenteet voivat olla epävakaita. BCI:tä ohjaava henkilö voi lopulta menettää hallinnan BCI:n poimimien signaalien vaihteluiden vuoksi. 

Aina kun tämä hallinnan menetys tapahtuu, henkilön on suoritettava uudelleenkalibrointiprosessi. Yksilön on nollattava yhteys henkisten komentojensa ja suoritettavien tehtävien välillä, ja usein toisen ihmisen teknikon on oltava läsnä. 

William Bishop on stipendiaatti Janelia Farm Research Campusilla. Hän oli aiemmin tohtoriopiskelija ja jatko-opiskelija CMU:n koneoppimisen laitoksella.

"Kuvittele, jos joka kerta kun halusimme käyttää matkapuhelintamme saadaksemme sen toimimaan oikein, meidän täytyisi jotenkin kalibroida näyttö, jotta se tietäisi, mitä näytön osaa osoitamme", Bishop sanoo. ”BCI-tekniikan nykyinen huippu on tavallaan tällaista. Jotta nämä BCI-laitteet toimisivat, käyttäjien on suoritettava tämä usein uudelleenkalibrointi. Se on siis erittäin hankalaa käyttäjille ja laitteita huoltaville teknikoille."

Uusi koneoppimisalgoritmi

Tutkijat esittelivät uuden koneoppimisalgoritmin, joka pystyy ottamaan huomioon vaihtelevat signaalit. Yksilö pystyy pitämään BCI:n hallinnassa, vaikka epävakautta esiintyykin. Tutkijat kehittivät tämän havaittuaan, että hermopopulaatiotoiminta tapahtuu pieniulotteisessa "hermomonistossa". 

Alan Degenhart on sähkö- ja tietokonetekniikan tutkijatohtori CMU:ssa.

"Kun sanomme" stabilointi ", tarkoitamme sitä, että hermosignaalimme ovat epävakaita, mahdollisesti koska tallennamme eri neuroneista ajan mittaan", Degenhart sanoo. "Olemme keksineet tavan ottaa erilaisia ​​neuronipopulaatioita ajan mittaan ja käyttää niiden tietoja olennaisesti paljastaakseen yhteisen kuvan aivoissa tapahtuvasta laskennasta, mikä pitää BCI:n kalibroituna hermoston epävakaudesta huolimatta."

Aiemmat menetelmät

Aiemmat lähestymistavat itsekalibrointimenetelmiin ovat myös kohdanneet epävakauteen liittyviä haasteita. Toisin kuin muut menetelmät, tämä ei luota siihen, että kohde suoriutuu hyvin uudelleenkalibrointiprosessin aikana. 

Byron Yu on sähkö- ja tietokonetekniikan sekä biolääketieteen tekniikan professori CMU:ssa.

"Sanotaan, että epävakaus oli niin suuri, että kohde ei enää pystynyt hallitsemaan BCI:tä", Yu selittää. "Nykyiset itsekalibrointimenetelmät ovat todennäköisesti vaikeuksissa tässä skenaariossa, kun taas menetelmällämme olemme osoittaneet, että se voi monissa tapauksissa toipua näistä katastrofaalisista epävakauksista."

Emily Oby, Pittin neurobiologian tutkijatohtori, puhui myös epävakaudesta. 

"Neuraalisen tallennuksen epävakautta ei ole kuvattu hyvin, mutta se on erittäin suuri ongelma", Oby sanoo. "Meillä ei ole paljon kirjallisuutta, johon voimme viitata, mutta anekdoottisesti monet laboratoriot, jotka tekevät kliinistä tutkimusta BCI:n kanssa, joutuvat käsittelemään tätä ongelmaa melko usein. Tällä työllä on potentiaalia parantaa huomattavasti BCI:iden kliinistä elinkelpoisuutta ja auttaa stabiloimaan muita hermoliitäntöjä.

Paperiin kuuluivat myös kirjoittajat Steve Chase, biolääketieteen tekniikan professori ja CMU:n neurotiedeinstituutti, sekä Pittin biotekniikan apulaisprofessori Aaron Batists ja Pittin neurologisen kirurgian apulaisprofessori Elizabeth Tyler-Kabara. 

Tutkimusta rahoittivat Craig H Neilsen Foundation, National Institutes of Health, DSF Charitable Foundation, National Science Foundation, PA Health Researchin osasto ja Simons Foundation. 

 

Alex McFarland on tekoälytoimittaja ja kirjailija, joka tutkii tekoälyn viimeisintä kehitystä. Hän on tehnyt yhteistyötä lukuisten AI-startup-yritysten ja -julkaisujen kanssa maailmanlaajuisesti.