Исследователи используют ИИ, чтобы помочь людям с неврологическими состояниями управлять электрическими колясками с помощью мозговых волн

Как только я сел в электрическую коляску, исследователи надели на мою голову шлем с электронными проводниками, которые вонзились в мою кожу головы. Они сделали необходимые корректировки, пока ноутбук, подключенный к шлему, не начал получать сигналы от моего мозга.

С целью обнаружения самых слабых мозговых волн и распознавания их закономерностей для предсказания с помощью искусственного интеллекта (ИИ), мне сначала было предложено практиковать воображаемое движение, управляя аватаром на экране только своими мыслями, что затем послужит основой для управления коляской.

Это заняло некоторое время, но в конце концов аватар двигался просто потому, что я думал о сжатии левой руки.

Даже когда я совершал ошибку – например, двигал аватаром к препятствию, а не от него – исследователи объяснили, что команда была переопределена технологией предсказания и оценки ИИ, которая к тому времени уже распознала закономерности в моих мозговых волнах, что позволило ей точно предсказать будущие команды для аватара.

Как только инструмент был обучен моими мозговыми волнами, пришло время попробовать использовать свои мысли, чтобы управлять электрической коляской. Я закрыл глаза и сосредоточился на том, как чувствовалось движение левой руки, которая лежала неподвижно на моей ноге. Когда я представил себе сжатие левой руки в кулак, коляска начала двигаться влево – в желаемом направлении!

Несмотря на то, что я не нуждаюсь в коляске в повседневной жизни, опыт управления транспортным средством с помощью мыслей – с помощью ИИ – был вдохновляющим, учитывая потенциал, который он может иметь для улучшения жизни людей, страдающих от тяжелых травм спинного мозга или неврологических состояний, таких как рассеянный склероз, церебральный паралич или синдром Гийена-Барре.

Эти состояния часто оставляют пациентов прикованными к постели или зависимыми от медсестер или членов семьи, чтобы помочь им перемещаться.

На протяжении многих лет ученые стремились разработать технологии, которые помогли бы людям, пострадавшим от этих состояний, восстановить часть своей мобильности и физической автономии. В 2009 году Toyota объявила о коляске, которую можно было управлять с помощью сигналов электроэнцефалограммы (ЭЭГ); в 2023 году исследователи из Университета Падуи разработали технологию интерфейса мозг-машина, которая позволяет полностью парализованным людям управлять электрическими колясками с помощью мозговых волн; и другие исследования колясок, управляемых мозговыми волнами, включают дополненную реальность, компьютерное зрение и технологию автокалибровки.

Хотя такие инновации существенно помогли нам приблизиться к сокращению разрыва в мобильности для людей, страдающих от тяжелых спинальных и неврологических состояний, исследователи из NTT Research рассказали мне, что многие ограничения все еще остаются, особенно учитывая, что мозговые волны не обязательно одинаковы у всех людей, ни у одного человека на протяжении всей жизни.

На своей недавней конференции Upgrade 2025 в Сан-Франциско NTT Research продемонстрировала технологию ИИ, которая, по их словам, может предсказать и завершить прерванные сигналы мозговых волн, позволяя пациентам даже с тяжелыми неврологическими состояниями управлять электрическими колясками.

«Известно, что мозговые волны могут варьироваться из-за различных факторов. Однако наша технология предназначена для оптимизации ИИ для каждого человека, поэтому мы считаем, что она остается эффективной, несмотря на такие вариации», – рассказал мне Кэнго Окицу, исследователь, работавший над проектом.

Электрическая активность мозга записывается в альфа-, бета-, гамма-, дельта- и тета-волнах, и большая часть их функционального значения все еще обсуждается.

Мозговые волны, однако, не являются последовательными среди населения. Люди с когнитивными нарушениями, такими как деменция и болезнь Альцгеймера, испытывают уменьшение активности и реакции мозговых волн. Возраст также может препятствовать способности людей производить мозговые волны, достаточно сильные, чтобы управлять электрическими колясками; и даже психиатрические расстройства, такие как СДВГ, шизофрения и депрессия, могут повлиять на частоту ЭЭГ.

Существующая технология мозговых волн не может практически справиться со всеми этими вариациями. Вместо этого исследователи рассчитывают на ИИ, чтобы помочь завершить и дополнить недостаточные или неточные сигналы мозговых волн, распознавая закономерности мозговых волн, что позволит ему предсказать воображаемое движение тела.

«Наша технология будет работать для всех, потому что она обновляется ИИ непрерывно», – сказал Окицу. «Она фокусируется на сборе данных для ИИ во время фактической операции интерфейса мозг-машина. Итак, люди могут управлять аватаром сначала, и затем наша технология обновляется с помощью ИИ».

Исследователи также отметили, что относительно быстрое время реакции при преобразовании мысли – например, сжатия кулака – в действие – например, поворот коляски – также облегчается фотонной инфраструктурой связи под названием IOWN, которая позволяет обрабатывать данные с высокой емкостью и низкой задержкой. Сеть использует фотонные (световые) сигналы вместо электрических для передачи информации, чтобы ускорить передачу и обработку данных.

Интеграция этих технологий в коляски, управляемые мозговыми волнами, представляет собой использование новых технологий для создания более доступных инструментов мобильности.

Этот проект может означать эволюцию образа жизни для людей с ограниченными возможностями и их опекунов, которые будут обеспечены большей свободой и автономией.