Naukowcy wykorzystują AI, aby pomóc osobom z zaburzeniami neurologicznymi w sterowaniu wózkami inwalidzkimi za pomocą fal mózgowych

Gdy usiadłem na wózku inwalidzkim, naukowcy założyli mi na głowę hełm z elektrodami, które wcisnęły się w moją skórę głowy. Dokonywali regulacji, aż laptop podłączony do hełmu zaczął odbierać sygnały z mojego mózgu.

Z zamiarem wykrycia najbardziej nieznacznych fal mózgowych i rozpoznania ich wzorców za pomocą sztucznej inteligencji (AI), najpierw nakazano mi ćwiczyć wyobrażone ruchy, kontrolując awatara na ekranie tylko moimi myślami, co miało być podstawą do kontrolowania wózka.

To zajęło trochę czasu, ale ostatecznie awatar poruszał się tylko dzięki temu, że myślałem o zaciśnięciu lewej ręki.

Nawet gdy popełniłem błąd – taki jak poruszanie awatara w kierunku przeszkody zamiast od niej – naukowcy wyjaśnili, że polecenie zostało anulowane przez technologię predykcji i estymacji AI, która do tego momentu rozpoznała wzorce w moich falach mózgowych, co pozwoliło jej dokładnie przewidzieć przyszłe polecenia dla awatara.

Gdy instrument został już wytrenowany na moich falach mózgowych, nadszedł czas, aby spróbować kontrolować wózek inwalidzki za pomocą moich myśli. Zamknąłem oczy i skoncentrowałem się na tym, jak to czułem, gdy poruszałem lewą ręką, która spoczywała nieruchomo na moim udzie. Gdy wyobraziłem sobie zaciśnięcie pięści lewej ręki, wózek zaczął się poruszać w lewo – w kierunku, w którym chciałem iść!

Pomimo że nie potrzebuję wózka inwalidzkiego w codziennym życiu, doświadczenie poruszania się pojazdem za pomocą myśli – z pomocą AI – było inspirujące, biorąc pod uwagę potencjał, jaki mógłby on mieć, aby poprawić życie osób cierpiących na ciężkie urazy rdzenia kręgowego lub zaburzenia neurologiczne, takie jak stwardnienie rozsiane, dziecięce porażenie mózgowe lub zespół Guillaina-Barrégo.

Te choroby często pozostawiają pacjentów przykutych do łóżka lub zależnych od pielęgniarek lub członków rodziny, aby im pomóc poruszać się.

Przez lata naukowcy starali się opracować technologie, które pomogą osobom dotkniętym tymi chorobami odzyskać część swojej mobilności i autonomii cielesnej. W 2009 roku Toyota ogłosiła wózek inwalidzki, który można było sterować za pomocą sygnałów EEG; w 2023 roku naukowcy z Uniwersytetu w Padwie opracowali technologię interfejsu mózg-maszyna, która pozwala całkowicie sparaliżowanym osobom jeździć wózkami inwalidzkimi za pomocą fal mózgowych; a inne badania nad wózkami inwalidzkimi sterowanymi falami mózgowymi wykorzystują technologie rzeczywistości wirtualnej, komputerowego widzenia i offline kalibracji.

Chociaż te innowacje znacznie pomogły nam zbliżyć się do zwiększenia mobilności osób cierpiących na ciężkie urazy kręgosłupa i zaburzenia neurologiczne, naukowcy z NTT Research powiedzieli mi, że wiele ograniczeń wciąż pozostaje, zwłaszcza biorąc pod uwagę, że fale mózgowe nie są takie same u wszystkich ludzi, ani nawet u jednej osoby na przestrzeni życia.

Na swojej konferencji Upgrade 2025 w San Francisco, NTT Research zaprezentowało technologię AI, która może przewidzieć i uzupełnić przerwane sygnały fal mózgowych, umożliwiając osobom z nawet ciężkimi zaburzeniami neurologicznymi kontrolę wózków inwalidzkich.

„Wiadomo, że fale mózgowe mogą się różnić ze względu na różne czynniki. Jednak nasza technologia jest zaprojektowana tak, aby zoptymalizować AI dla każdej osoby, więc wierzymy, że pozostaje skuteczna pomimo takich różnic”, powiedział mi Kengo Okitsu, naukowiec, który pracował nad tym projektem.

Aktywność elektryczna mózgu jest rejestrowana w falach alfa, beta, gamma, delta i theta, a wiele ich funkcjonalnego znaczenia wciąż jest debattowane. Beta i mu-rhythm fale alfa, wahające się od 12 do 30 Hz i 8 do 10 Hz, są związane z ruchem, co sugeruje planowany i nakazany ruch.

Fale mózgowe jednak nie są spójne wśród populacji. Osoby z zaburzeniami poznawczymi, takimi jak demencja i choroba Alzheimera, doświadczają zmniejszonej aktywności fal mózgowych i reaktywności. Wiek również może utrudnić ludziom wytwarzanie fal mózgowych wystarczająco silnych, aby poruszać wózkami inwalidzkimi; a nawet zaburzenia psychiatryczne, takie jak ADHD, schizofrenia i depresja mogą wpłynąć na częstotliwość EEG.

Istniejąca technologia fal mózgowych nie może praktycznie nadążyć za wszystkimi tymi zmianami. Zamiast tego naukowcy stawiają na AI, aby pomóc uzupełnić i uzupełnić niewystarczające lub niedokładne sygnały fal mózgowych, rozpoznając wzorce fal mózgowych, co pozwoli im przewidzieć wyobrażone ruchy ciała.

„Nasza technologia będzie działać dla wszystkich, ponieważ jest aktualizowana przez AI w sposób ciągły”, powiedział Okitsu. „Koncentruje się na zbieraniu danych dla AI podczas rzeczywistej operacji interfejsu mózg-maszyna. Więc ludzie mogą najpierw operować awatarami, a następnie nasza technologia jest aktualizowana z pomocą AI.”

Naukowcy zwrócili również uwagę, że dość szybki czas reakcji na przekształcenie myśli – takiej jak zaciśnięcie pięści – w działanie – takie jak skręt wózka, jest również wspomagany przez infrastrukturę komunikacji opartą na fotonice o nazwie IOWN, która umożliwia przetwarzanie danych o dużej pojemności i niskiej latencji. Sieć ta wykorzystuje sygnały świetlne zamiast elektrycznych do transmisji informacji, co przyspiesza transfer i przetwarzanie danych.

Integracja tych technologii w wózkach inwalidzkich sterowanych falami mózgowymi reprezentuje wykorzystanie nowych technologii do budowy bardziej dostępnych narzędzi mobilności.

Ten projekt może oznaczać ewolucję stylu życia zarówno dla osób niepełnosprawnych, jak i ich opiekunów, którzy otrzymają więcej wolności i autonomii.