Naukowcy wykorzystują sztuczną inteligencję, aby pomóc ludziom z problemami neurologicznymi w napędzaniu elektrycznych wózków inwalidzkich za pomocą fal mózgowych

Gdy tylko usiadłem na elektrycznym wózku inwalidzkim, naukowcy założyli mi na głowę kask z przewodnikami elektronów, które wbijały się w skórę głowy. Wprowadzali zmiany, aż laptop podłączony do kasku zaczął odbierać sygnały z mojego mózgu.

Mając na celu wykrywanie najsłabszych fal mózgowych i rozpoznawanie ich wzorców w celu przewidywania za pomocą sztucznej inteligencji (AI), najpierw polecono mi ćwiczyć wyobrażam sobie ruch poprzez sterowanie awatarem na ekranie wyłącznie za pomocą moich myśli, co następnie stanowiłoby podstawę sterowania wózkiem inwalidzkim.

Wymagało to odrobiny praktyki, ale w końcu awatar przesunął się obok mnie, mając na myśli zaciśnięcie lewej dłoni.

Nawet gdy popełniłem błąd – na przykład przesunąłem awatara w stronę przeszkody zamiast od niej – naukowcy wyjaśnili, że instrukcje zostały zignorowane przez technologię przewidywania i szacowania sztucznej inteligencji, która w tym momencie rozpoznała wzorce w moich falach mózgowych, co mogło pomóc jej dokładnie przewidzieć przyszłe instrukcje dla awatara. 

Gdy instrument został wytrenowany falami mózgowymi, nadszedł czas, aby spróbować użyć moich myśli do kontrolowania wózka inwalidzkiego. Zamknąłem oczy i skoncentrowałem się na tym, jak to jest poruszać lewą ręką, która spoczywała nieruchomo na mojej nodze. Gdy wyobraziłem sobie, że zaciskam pięść lewą ręką, wózek inwalidzki zaczął się poruszać w lewo – w pożądanym przeze mnie kierunku! 

Mimo że na co dzień nie muszę korzystać z wózka inwalidzkiego, doświadczenie sterowania pojazdem za pomocą myśli – wspomaganych przez sztuczną inteligencję – było inspirujące, biorąc pod uwagę potencjał, jaki ten pojazd może mieć w zakresie poprawy życia osób cierpiących na poważne urazy rdzenia kręgowego lub schorzenia neurologiczne, takie jak stwardnienie rozsiane, porażenie mózgowe czy zespół Guillaina-Barrégo. 

Z powodu tych schorzeń pacjenci często pozostają przykuci do łóżka lub zależni od pomocy pielęgniarek lub członków rodziny przy przemieszczaniu się. 

Przez lata naukowcy starali się opracować technologię, która pomogłaby osobom dotkniętym tymi schorzeniami odzyskać część ich mobilności i autonomii ciała. W 2009 r. Toyota ogłosił W 2023 roku naukowcy z włoskiego Uniwersytetu w Padwie opracują wózek inwalidzki, który można będzie kontrolować za pomocą sygnałów elektroencefalogramu (EEG) rozwinięty technologia interfejsu mózg-maszyna, która umożliwia osobom całkowicie sparaliżowanym kierowanie elektrycznymi wózkami inwalidzkimi za pomocą fal mózgowych; oraz inne badania nad wózkami inwalidzkimi zasilanymi falami mózgowymi włączać rzeczywistość rozszerzona, widzenie komputerowe i technologia kalibracji offline.

Chociaż tego typu innowacje w ogromnym stopniu pomogły nam w zniwelowaniu różnic w zakresie mobilności u osób cierpiących na poważne schorzenia kręgosłupa i schorzenia neurologiczne, naukowcy z NTT Research powiedzieli mi, że nadal istnieje wiele ograniczeń, zwłaszcza jeśli weźmiemy pod uwagę fakt, że fale mózgowe nie zawsze są takie same u wszystkich ludzi ani w całym życiu danej osoby.

Podczas niedawnej konferencji Upgrade 2025 w San Francisco firma NTT Research zaprezentowała technologię sztucznej inteligencji, która według niej potrafi przewidywać i uzupełniać zakłócone sygnały fal mózgowych, umożliwiając pacjentom, nawet z poważnymi schorzeniami neurologicznymi, sterowanie elektrycznymi wózkami inwalidzkimi. 

„Wiadomo, że fale mózgowe mogą się zmieniać z powodu różnych czynników. Jednak nasza technologia została zaprojektowana tak, aby zoptymalizować AI dla każdej osoby, więc uważamy, że pozostaje skuteczna pomimo takich zmian” Kengo Okitsupowiedział mi badacz pracujący nad projektem.  

Aktywność elektryczna mózgu jest rejestrowana za pomocą fal alfa, beta, gamma, delta i theta, a znaczna część ich funkcjonalnego znaczenia jest nadal dyskusji. beta oraz Rytm Mu Fale alfa, o częstotliwości odpowiednio 12–30 Hz i 8–10 Hz, są powiązane z ruchem, sugerując ruch zaplanowany i instruktażowy. 

Fale mózgowe nie są jednak spójne w całej populacji. Osoby z upośledzeniem funkcji poznawczych, takimi jak demencja oraz Chorobę Alzheimera doświadczać zmniejszonej aktywności fal mózgowych i reaktywności. Wiek może również utrudniać zdolność jednostek do wytwarzania fal mózgowych wystarczająco silnych, by napędzać wózki inwalidzkie z napędem elektrycznym, a nawet zaburzenia psychiczne, takie jak ADHD, schizofrenia i depresja może mieć wpływ Częstotliwość EEG. 

Obecna technologia fal mózgowych praktycznie nie nadąża za wszystkimi tymi zmianami. Zamiast tego naukowcy stawiają na sztuczną inteligencję, która pomoże uzupełnić i uzupełnić niewystarczające lub niedokładne sygnały mózgowe poprzez rozpoznawanie wzorców fal mózgowych, co pozwoli jej przewidywać wyobrażone ruchy ciała. 

„Nasza technologia sprawdzi się u każdego, ponieważ jest stale aktualizowana przez sztuczną inteligencję” – powiedział Okitsu„Koncentruje się na zbieraniu danych dla AI podczas rzeczywistej pracy interfejsu mózg-maszyna. Więc ludzie mogą najpierw obsługiwać awatara, a następnie nasza technologia aktualizuje się za pomocą AI”. 

Naukowcy zwrócili również uwagę, że stosunkowo szybki czas reakcji od przekształcenia myśli – takiej jak zaciśnięcie pięści – do działania – takiego jak obrócenie wózka inwalidzkiego, jest również wspomagany przez infrastrukturę komunikacyjną opartą na fotonice, zwaną IOWN, która umożliwia przetwarzanie danych o dużej przepustowości i niskim opóźnieniu. Sieć wykorzystuje sygnały fotoniczne (światło) zamiast elektrycznych do przesyłania informacji, aby przyspieszyć przesyłanie i przetwarzanie danych. 

Zintegrowanie tych technologii z wózkami inwalidzkimi sterowanymi za pomocą fal mózgowych stanowi przykład wykorzystania powstających technologii do budowy bardziej dostępnych narzędzi wspomagających mobilność. 

Projekt może oznaczać zmianę stylu życia zarówno dla osób niepełnosprawnych, jak i ich opiekunów, którzy będą mogli cieszyć się większą swobodą i autonomią.