Нейро-компьютерный интерфейс как глобальный двигатель прогресса. Нейрокомпьютерный интерфейс

Нейрокомпьютерный интерфейс: кто и как пытается создать сверхлюдей | Futurist

Мозг Автор: Александра Алборова | 20 апреля 2017, 12:40

Исследователи в лабораториях ведущих университетов и широко известных компаний за последние 50 лет добились больших успехов на пути к созданию нейрокомпьютерного интерфейса. Известные предприниматели, такие как Илон Маск (Neuralink) и Брайан Джонсон (Kernel), объявили о запуске новых стартапов, которые направлены на расширение возможностей человека с помощью интерфейса «мозг-компьютер». Однако насколько мы в действительности близки к тому, чтобы успешно подключить наш мозг к технологиям?

Когда-то древние греки фантазировали о возможности полета, сегодня же главной футуристической мечтой стала идея о слиянии человеческого мозга и машины для потенциального решения проблемы человеческой смертности. Может ли ум напрямую соединиться с искусственным интеллектом, роботами и другими умами с помощью технологий нейрокомпьютерного интерфейса?

Как появилась эта идея?

Эб Фетц (Eb Fetz), исследователь Центра Сенсомоторной Нейроинженерии (CSNE) Вашингтонского университета одним из первых начал работать над объединением машины с умами. В 1969 году, еще до появления персональных компьютеров, он продемонстрировал, что обезьяны могут усилять свои мозговые сигналы для управления иглой, перемещавшейся по циферблату.

Большая часть последних исследований в сфере НКИ (нейрокомпьютерных интерфейсов) направлена на улучшение качества жизни людей с разными формами паралича или серьезными двигательными нарушениями. Например, исследователи из Университета Питтсбурга используют сигналы, записанные внутри мозга, для управления роботизированной рукой.

Исследователи из Стэнфорда могут считывать, какие движения хотят совершить парализованные пациенты, с помощью сигналов головного мозга, давая им возможность беспроводного использования планшета. Аналогичным образом некоторые виртуальные ощущения могут быть отправлены обратно в мозг посредством передачи электрического тока внутрь или на поверхность мозга.

Чем может помочь НКИ?

Нейрокомпьютерный интерфейс уже используется для восстановления зрения и слуха. Самые ранние версии бионических глаз для людей с серьезными нарушениями зрения разрабатывались коммерческими компаниями, а их усовершенствованные версии уже сейчас проходят испытания на людях. Кохлеарные имплантаты, в свою очередь, стали одними из самых успешных и наиболее распространенных видов бионических имплантатов – их используют более 300 000 людей с нарушениями слуха по всему миру.

Наиболее продвинутыми интерфейсами являются двунаправленные нейрокомпьютерные интерфейсы, которые могут и стимулировать нервную систему, и получать данные от нее – то есть работать в двух направлениях. Исследования, проведенные в центре Сенсомоторной Нейроинженерии НКИ, показали, что эта технология может использоваться для лечения инсульта и повреждений спинного мозга. Таким образом укрепляются связи между двумя отделами головного мозга или между мозгом и спинным мозгом, а также перенаправлять информацию вокруг области повреждения, реанимируя парализованную конечность.

Статья по теме

Цукерберг: Facebook создает интерфейс, который позволит общаться силой мысли

Учитывая уровень прогресса технологий на сегодня, может показаться, что интерфейс «мозг-компьютер» уже практически готов стать следующим must-have гаджетом.

В чем опасность НКИ?

Однако у современных НКИ все еще довольно много недостатков: они производят движения намного медленнее, более упрощенно и менее точно, чем те, что здоровый человек легко может выполнять своими конечностями. Бионические глаза обладают очень низким зрением, а кохлеарные имплантаты могут переносить ограниченную речевую информацию, но искажают восприятие музыки. И чтобы все эти технологии работали, электроды должны быть имплантированы хирургическим путем – вариант, который большинство людей не стало бы рассматривать.

Существуют и неинвазивные нейрокомпьютеные интерфейсы, они не требуют хирургического вмешательства и обычно основаны на записях электроэнцефалографа (ЭЭГ) с поверхности кожи головы. Чаще всего метод используется для демонстрации контроля над курсорами, инвалидными колясками, роботизированными руками, дронами, роботами-гуманоидами и даже коммуникации между мозгом и мозгом. Но все демо версии были проверены в лабораторных условиях – там, где тихие помещения, испытуемые не отвлекаются, техническая установка проводится долго и методично, а эксперименты продолжаются лишь столько, сколько требуется, чтобы убедиться, что концепция возможна. Очень сложно сделать эти системы быстрыми и надежными для использования в реальном мире.

Статья по теме

В Японии появилось устройство для чтения человеческих мыслей

Даже с имплантированными электродами, возникает другая проблема при попытке прочитать наши мысли из-за того, как структурированы наши мозги. Мы знаем, что каждый нейрон и тысячи соседних с ним образуют невообразимо сложную и постоянно меняющуюся сеть. Представьте, что вы пытаетесь понять разговор между большой группой друзей на сложную тему, но вам разрешено слушать только одного человека. Возможно, вам удастся понять в общем тематику беседы, но определенно не все подробности и нюансы дискуссии. Поскольку даже лучшие имплантаты позволяют нам получать информацию лишь из нескольких небольших участков мозга за раз, мы, конечно, можем делать довольно впечатляющие вещи, но совсем не понимаем весь «разговор».

Статья по теме

Мозг Эйнштейна: такой ли уж он особенный?

Существует также то, что ученые называют «языковым барьером». Нейроны общаются между собой посредством сложного взаимодействия электрических сигналов и химических реакций. Этот родной электрохимический язык нелегко интерпретировать с помощью электрических цепей. По этой же причине, когда мы передаем мозгу сигналы с помощью электрической стимуляции, они получаются с сильным электрическим «акцентом». Это затрудняет понимание мозгом того, что пытается передать стимуляция в разгар продолжающейся нейронной активности.

Наконец, существует проблема повреждения мозга. Имплантированная электроника часто вызывает рубцевание и иммунные реакции мягкой и гибкой ткани головного мозга, а значит, что имплантаты теряют свою эффективность с течением времени. Хотя возможно в дальнейшем гибкие биосовместимые волокна смогут решить эту проблему.

Какое будущее нас ждет?

Несмотря на все эти трудности, у нейрокомпьютерных интерфейсов довольно светлое будущее. Им не обязательно быть идеальными, так как наш мозг удивительно адаптивен и способен научиться использовать НКИ, подобно тому, как мы изучаем новые навыки, такие как управление автомобилем или использование сенсорного интерфейса. Точно так же мозг может научиться интерпретировать новые типы сенсорной информации, даже получая их неинвазивно, например, посредством магнитных импульсов.

Статья по теме

Киборг-безопасность: чего боятся люди, вживляющие под кожу чипы

В конечном счете, ученые Центра Сенсомоторной Нейроинженерии считают, что двунаправленные НКИ, подразумевающие, что электроника учится с мозгом и постоянно возвращается к нему в процессе обучения, могут оказаться необходимым шагом для построения нейронной связи между технологиями и мозгом.

Исследователи уже открыли новые пути преодоления языкового барьера НКИ. Например, инъекционное «нейронное кружево», технология, обеспечивающая прямую связь мозга с компьютером, может оказаться перспективным способом постепенного расширения нейронов рядом с имплантированными электродами, вместо их отторжения. Гибкие зонды на основе нанопроволок, гибкие нейронные каркасы и стеклянные углеродные интерфейсы могут также помочь сосуществованию нейронов головного мозга и компьютера.

Статья по теме

Когда мы сможем загрузить мозг в компьютер

Новый стартап Илона Маска Neuralink определил свою конечную цель как усовершенствование людей с помощью НКИ, чтобы дать фору нашему мозгу в гонке между человеком и искусственным интеллектом. Маск надеется, что благодаря возможности подключиться к технологиям, человеческий мозг сможет расширить свои возможности и, возможно, позволит нам избежать печального будущего, если (или когда) ИИ превзойдет естественные возможности человека. Такие идеи могут показаться странными и излишне футуристическими, однако не стоит относится к ним пренебрежительно. В конце концов, и беспилотные автомобили 15 лет назад считались чем-то из области научной фантастики.

В более близком будущем, однако, поскольку интерфейсы «мозг-компьютер» выходят за пределы восстанавливающей функции у людей с ограниченными возможностями, нам необходимо четко осознавать множество этических, моральных и социальных проблем связанным с таким стремительным развитием технологий.

Оригинал статьи

Понравилась статья?

Поделись с друзьями!

Поделиться 0 Поделиться 0 Твитнуть 0

Подпишись на еженедельную рассылку

futurist.ru

Нейрокомпьютерные интерфейсы

Благодаря современным технологиям управление окружающими объектами силой мысли уже не звучит так фантастично.

Интерфейс «мозг-компьютер» (BCI), также известный, как нейрокомпьютерный интерфейс, представляет собой систему, которая позволяет пользователю взаимодействовать со своим окружением с помощью управляющих сигналов, генерируемых его мозговой деятельностью.

Исследования в области Brain-Computer Interface (BCI) являются междисциплинарными и объединяют нейронауку, физиологию, психологию, инженерию, информатику и ряд других областей, связанных с техническими или медицинскими исследованиями. Основной целью изучения BCI является разработка способов интерпретации информации, закодированной в электрической активности нейронных групп с помощью компьютерной системы. Эти сигналы должны анализироваться в реальном времени и преобразовываться в команды управления искусственным устройством.

Ханс Бергер. Wikimedia.org

Движение к будущему

Первые исследования электрических процессов в мозге начались во второй половине XIX века с изучения братьев наших меньших: кроликов, обезьян, собак. Нужно отметить, что русские ученые оказали немалое влияние на развитие теории. Среди отличившихся в этой области были Данилевский В.Я., Сеченов И.М., Правдич-Неминский В.В. и, конечно, Павлов И.П.

Движение к идее создания нейрокомпьютерного интерфейса многократно ускорилось после записи Хансом Бергером электрической активности мозга человека в 1920-х годах. Первым, кто употребил термин Brain-Computer Interface, стал Жак Видаль (статья «Toward Direct Brain-Computer Communication» 1973 года), после чего стали появляться специализированные институты. В СССР вопросами BCI занимались Институт экспериментальной медицины, Институт мозга человека РАН, в котором работала небезызвестная Бехтерева Н.П., использовавшая методы вживления электродов в мозг человека.

Сама идея BCI активно эволюционировала в последнее десятилетие. В настоящее время во всем мире работает более ста исследовательских групп, занимающихся данной тематикой. Изначально основное приложение BCI было связано с созданием новых каналов связи и контроля для людей с тяжелым ограничением моторных функций: управление освещением и телевизором, обработка текста, использование в инвалидных колясках и робототехнических протезах. Сейчас же сформировались и другие области применения, например, автономные транспортные средства, сотовые телефоны, которые выполняют звонки, используя мозговую деятельность, и игры виртуальной реальности.

Узлы нейронной сети. whitehoune / shutterstock.com

Как это работает?

BCI обнаруживает паттерны активации деятельности в мозге, которые соответствуют желаемому действию человека. Всякий раз, когда пользователь производит их изменение, BCI в ответ способен перевести новые паттерны в действие, соответствующее воле пользователя. Распознавание определенного набора шаблонов в BCI включает в себя следующие этапы: получение сигнала, предварительная обработка, интерпретация и классификация данных.

Первая фаза ответственна за захват сигналов, которые исходят от электрической активности мозга либо инвазивным способом (интракраниальное введение электродов в кору головного мозга), либо неинвазивным (электроды выведены за пределы скальпа).

Получение сигналов от электрической мозговой активности неинвазивными методами обычно осуществляется с помощью электродов, надетых на кожу головы человека. Этот метод известен как электроэнцефалография (ЭЭГ), и его анализ является сложным, учитывая, что количество информации, захваченной каждым электродом, достаточно велико. Метод ЭЭГ сыграл важную роль в изучении мозговых процессов, внеся вклад в развитие более точных электронных устройств и более эффективных методов обработки сигналов. Неинвазивные методы ЭЭГ используются в приложениях BCI, потому что они обеспечивают приемлемое качество сигнала в сочетании с низкой стоимостью и простотой в использовании.

После получения сигнала на фазе предварительной обработки собираются и компонуются данные. Для этого идентифицируются отличительные характеристики записанного сигнала. Этот шаг называется извлечением характеристик, и его целью является уменьшение размерности вектора данных (числа образцов и переменных) без потери соответствующей информации. Это важный шаг в системе BCI, поскольку он напрямую влияет на производительность алгоритма классификатора, который будет понимать намерения пользователя. Кроме того, характерный выбор помогает уменьшить шум и избыточность данных, учитывая, что сигналы головного мозга для конкретного действия смешиваются с другими сигналами, которые перекрываются как во времени, так и в пространстве.

Интерпретация информации, полученной в результате предыдущего шага, предназначена для преобразования сигнала в цифровой код, который представляет требуемое действие.

Наконец, интерфейс управления на этапе вывода данных преобразует классифицированные сигналы в осмысленные команды для управления определенными устройствами, такими, как виртуальная клавиатура, компьютерная мышь, аватар в средах виртуальной реальности или даже роботизированными устройствами. В число последних входит полный спектр современных амбициозных проектов, от экзоскелетов до самолетов, управляемых силой мысли.

BCI требует, чтобы базовая компьютерная система работала должным образом. Следовательно, более точные, быстрые и эффективные BCI зависят от увеличения вычислительной мощности компьютера и улучшения методов анализа сигналов, а также от более надежных вычислительных алгоритмов.

<center><ins class="adsbygoogle" style="display:block; text-align:center;" data-ad-layout="in-article" data-ad-format="fluid" data-ad-client="ca-pub-1812626643144578" data-ad-slot="4491286225"></ins> <script> (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); </script></center>

Проблемы, стоящие перед технологией

BCI был разработан для лечения пациентов с различными уровнями паралича тела, таких, как параплегия (потеря сенсорных и моторных функций в нижних конечностях) и тетраплегия (потеря этих функций в области рук и тела). Таким образом, исследования были сосредоточены на разработке устройств связи для тех, кто потерял произвольный контроль над мышцами, но не столкнулся с когнитивными нарушениями. Основные приложения BCI связаны с мобильностью и взаимодействием пользователей с лицами и объектами, которые их окружают. Одна из возможностей использования BCI, связанная с мобильностью, состоит в применении роботизированного протезирования или экзоскелета с контролем мозга (также известного как роботизированная ткань).

В настоящий момент находится в разработке проект The Walk Again, который планирует внедрить первый BCI, способный восстановить полную мобильность пациентов с тяжелым параличом.

Проект Walk Again – это партнерство между институтами из США, Швейцарии, Германии и Бразилии, возглавляемое неврологом Мигелем Николелисом и его исследовательской группой из IINN-ELS (Международный институт нейронаук им. Эдмона и Лили Сафра). Граждане России также могут принять участие в проекте в качестве пациентов, однако их количество должно быть не больше двух.

Разрабатываемый в этом проекте экзоскелет использует команды, извлеченные из мозга для управления устройствами, которые будут расположены по суставам роботизированной одежды. Нейронные сигналы взаимодействуют с роботизированным скелетом, подражая функциям спинного мозга человека. Взаимодействие между мозгом и скелетом посредством сигналов позволит пациенту свободно перемещаться, регулируя скорость движения и перемещение по местности. Этот инструмент потенциально может позволить больным с мышечным параличом выполнять значительную часть своей деятельности, улучшив качество жизни и предоставив им большую независимость.

Несмотря на успех испытаний, широкое применение нейропротезирования сталкивается с рядом проблем:

Совместимость с тканями пользователя;
Необходимость усовершенствования алгоритмов, используемых для декодирования сигнала головного мозга. Так как в данных много шума, процесс вычисления и перевода сигнала затрудняется;
Сложности в контроле движений с множеством требований (таких, как двуногая ходьба в вертикальном положении). В этом процессе участвует слишком большое количество переменных.

Также важно обеспечить ориентацию в пространстве (позиционирование частей тела), ведь нейропротез должен рассматриваться, как естественное продолжение тела. Несмотря на хорошую теоретическую проработку, это до сих пор большая проблема. Существует несколько неопределенностей в выборе математического преобразования стимуляции угловых узоров суставов, учитывая сложность корковой обработки воспринятой информации.

Помимо движения, BCI также предлагает сенсорное ощущение. В ходе экспериментов удалось установить двунаправленную связь между мозгом двух обезьян и компьютером. Животные управляли цифровой рукой на экране с тремя изображениями, и при прикосновении к двум из них ощущения прикосновения воспроизводились в мозгу подопытных. Результаты этого эксперимента дают возможность вернуть способность ощущать температуру и фактуру поверхности, по которой идет человек, делая взаимодействие с окружающей средой ближе к реальному, даже с использованием протезирования.

Синапс и нейрон посылают друг другу электрохимические сигналы. Andrii Vodolazhskyi / shutterstock.com

Перспективы нейрокомпьютерного интерфейса

Перспективные проекты с применением BCI позволят адаптировать кресла-коляски к командам от сигналов, извлекаемых из мышц, моргания глаз и движений глазного шара. Этот интерфейс использует запись электрической активности мозга пользователя, при условии, что его когнитивные способности не нарушены.

Помимо этого, BCI имеет возможность встраивать пользователей в виртуальную среду, способствуя прямой связи с монитором, мышью или клавиатурой без мышечной активности. Примером коммерческого использования BCI является нейрогарнитура Neurosky Mindwave (цена около 250$). Она использует неинвазивные сигналы ЭЭГ для захвата мозговых волн и взаимодействия с аппаратными и программными ресурсами, компьютерами или мобильными устройствами (сотовыми телефонами или планшетами).

Имеются проекты устройства для воссоздания речевых способностей с использованием синтезатора речи. В его основе два подхода: инвазивный – у пользователя с трудностями в устном общении и неинвазивный – у пользователей без нарушения устной коммуникации. Результаты, представленные в исследованиях данного проекта, являются многообещающими, и их уточнение может быть достигнуто за счет лучшего понимания нейронной проекции речи. Другие разрабатываемые проекты предполагают применение BCI в сотовых телефонах, что позволит пользователям находить номер в своем списке контактов и совершать звонки. Этот метод эффективен для лиц с двигательными нарушениями. Если станет возможным использование мобильного телефона на основе BCI, можно будет реализовать несколько других проектов в этой отрасли, включая беспроводные технологии (управление контактами силой мысли).

Способность обратной связи BCI может также быть использована для избирательного контроля над определенными областями мозга, благодаря использованию нейронной обратной связи (использование дисплея мозговой активности в реальном времени), чтобы модифицировать поведение человека. Нейронная обратная связь BCI может улучшить когнитивную работу, речевые способности и контроль над болью, а также использоваться для лечения психических расстройств, таких, как эпилепсия, синдром дефицита внимания, шизофрения, депрессия и других. Отметим, что будущая перспективность BCI будет зависеть от ее практичности и надежности.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

sciencepop.ru

Нейрокомпьютерный интерфейс | Cybernetics Wiki

Файл:InterfaceNeuronaleDirecte-fr.svg

Нейро-компьютерный интерфейс (называемый также прямой нейронный интерфейс или мозговой интерфейс) — физический интерфейс приёма или передачи сигналов между живыми нейронами биологического организма (например, мозгом животного) с одной стороны, и электронным устройством (например, компьютером) с другой стороны. В однонаправленных интерфейсах, устройства могут либо принимать сигналы от мозга, либо посылать ему сигналы (например, имитируя сетчатку глаза при восстановлении зрения электронным имплантантом). Двунаправленные интерфейсы позволяют мозгу и внешним устройствам обмениваться информацией в обоих направлениях.

Исследование нейро-компьютерного интерфейса начались в 1970-х годах, но до середины 1990-х годов не существовало работающей экспериментальной модели имплантанта в теле человека. После многолетних экспериментов с животными созданы работающие в организме человека имплантанты, созданные, чтобы восстановить поврежденные слуховые, зрительные и двигательные функции. Главной нитью исследований является использование удивительной пластичности коры головного мозга, которая успешно адаптируется к НКИ, рассматривая искусственные имплантанты как биологические части себя. Использую последние достижения в области технологий и новейшие знания, исследователи – первопроходцы могут теперь сделать попытку создать НКИ, которые преумножают возможности человека, а не просто восстанавливают утраченные. Раньше подобное было предметом научной фантастики.

Попытки создания Править

В нейрохирургическом центре в Кливленде в 2004 году был создан первый искусственный силиконовый чип – аналог гиппокампа, который в свою очередь был разработан в университете Южной Калифорнии в 2003 году. Силикон обладает возможность соединять неживую материю с живыми нейронами, а окруженные нейронами транзисторы получают сигналы от нервных клеток, одновременно конденсаторы отсылают к ним сигналы. Каждый транзистор на чипе улавливает малейшее, едва заметное изменение электрического заряда, которое происходит при «выстреле» нейрона в процессе передачи заряженных ионов натрия. Новая микросхема способна получать импульсы от 16 000 мозговых нейронов биологического происхождения и посылать обратно сигналы к нескольким сотням клеток. Так как при производстве чипа нейроны были выделены из окружающих их глиальных клеток, то пришлось добавить протеины, которые «склеивают» нейроны в мозге, также образуя дополнительные натриевые каналы. Увеличение числа натриевых каналов повышает шансы на то, что транспорт ионов преобразуется в электрические сигналы в чипе. Эта технология является первым шагом к будущему симбиозу мозга и компьютера. Необходимо и далее идти по пути усложнения подобных чипов, так как только создание подобных чипов способно будет в будущем помочь узнать всё о мозге.

НКИ и нейропротезированиеПравить

Нейропротезитрование – область неврологии, занимающаяся невральными протезами, созданными с помощью искусственных устройств, для восстановления нарушенных функций нервной системы или сенсорных органов. Наиболее частоиспользуемым нейроимплантатом является кохлеарный имплантат, которым пользутся около 100 000 человек по всему миру (по данным на 2006 год).Существуют также нейропротезы для восстановления зрения, например, имплантаты сетчатки. Разница между НКИ и нейропротезами заключается восновном в способах их использования: нецропротезы чаще всего «подключают» нервную систему к устройству, в то время как НКИ обычно соединяет мозг (или нервную систему) с компьютерной системой. На практике нейропротез может быть подсоединен к любой части нервной системы, например, к периферическим нервам, а НКИ представляет собой более узкий класс систем, которые взаимодействуют с центральной нервной системой. Эти термины иногда используются как взаимозаменяемые, и не без причины. Нейропротезы и НКИ нацелены на решение одних и тех же задач, таких как, например, восстановление зрения, слуха, двигательной способности, способности общаться, и даже когнитивные функции. Оба используют аналогичные экспериментальные методы и хирургические техники.

Нескольким лабораториям удалось записать сигналы от коры головного мозга обезьяны и крысы для управления НКИ при движении. Обезьяны управляли курсором на экране компьютера и давали команды на выполнения простейших действий роботам, имитирующим руку, мысленно и без каких-либо движений. Другие ислледования с участием кошек были посвящены расшифровке визуальных сигналов.

Исследовательские работы Править

Исследования, в результате которых были разработаны алгоритмы для реконструкции движений из сигналов нейронов моторной зоны коры головного мозга, которые контролируют двигательные функции, датируются 1970-ми годами. Исследовательские группы, возглавлявшиеся Шмидтом, Фетзом и Бейкером в 1970-х установили, что обезьяны могут быстро обучаться избирательно контролировать скорость реакции отдельных нейронов в первичной двигательной коре головного мозга используя замкнутое позиционирование операций, обучающий метод наказания и наград. В 1980-х Апостолос Георгопоулос из Университета Хопкинса обнаружил математическую зависимость между электрическими ответами отдельных нейронов коры головного мозга у макак резус и направлением, в котором макаки двигали свои конечности (на основе функции косинуса). Он также обнаружил, что разные группы нейронов в различных областях головного мозга совместно контролировали двигательные команды, но были способны регистрировать электрические сигналы от возбужденных нейронов только в одной области одновременно из-за технических ограничений, налагаемых его оборудованием. С середины 1990-х годов началось быстрое развитие НКИ. Нескольким группам ученых удалось зафиксировать сигналы двигательного центра мозга используя записи сигналов от групп нейронов, а также использовать эти сигналы для управления внешними устройствами. Среди них можно нахвать группы, возглавлявшиеся Ричардом Андерсеном, Джоном Донахью, Филиппом Кеннеди, Мигелем Николесисом, Эндрю Шварцо

Филлип Кеннеди и его коллеги создали первый НКИ путем имплантации нейротрофических электродов в кору головного мозга обезьяны. Записи зрительной активности кота, сделаны Яном Дэном и его исследовательской группой, сделанные с помощью НКИ, имплантированного в латеральное коленчатое тело. В 1999 году исследователи под руководством Яна Дэна из Университета Калифорнии расшифровали сигналы нейронов для воспроизведения картинок, которые видели кошки. Команда использовала набор электродов, вживленных в таламус ( который контролирует все входящие сенсорные сигналы) остроглазой кошки. Исследователи обнаружили 177 клеток мозга в латеральном коленчатом теле в таламусе, которые расшифровывают приходящие от сетчатки сигналы. Кошкам демонстрировали восемь коротких фильмов и в это время записывались сигналы их нейронов. Используя математические фильтры, исследователи расшифровали сигналы для воспроизведения образов, которые видели кошки и были способны воспроизвести узнаваемые сцены и двигающиеся объекты. Схожие результаты были получены у людей исследователями из Японии. Мигель Николесис был видным сторонником использования нескольких электродов, разбросанных на большей области головного мозга для получения нервных импульсов для управления НКИ. Такие нейронные группы , как утверждается, уменьшают дисперсию выходного сигнала отдельных электродов, которая может сделать затруднительным управление НКИ. После проведения первоначальных исследований на крысах в течение 1990-х годов, Nicolelis и его коллеги разработали НКИ который декодировал активность мозга обезьян и использовал это устройство для управления обезьяной движениями оружия робота. Обезьяны имеют развитые двигательные функции и хорошие манипуляционные навыки, что делает их идеальными испытуемыми для такого рода работы. К 2000 году группа успешно создает НКИ который воспроизводит движения обезьяны в то время как обезьяна действует джойстиком или тянется за едой. НКИ работает в режиме реального времени и может контролировать робота дистанционно через Интернет. Но обезьяна не могла видеть движущиеся руки и не получила какой-либо обратной связи. Схема с BCI разработанная Мигель Николесисом и коллегами, для использования на резус макаках

Позднее опыт Николесиса в использовании резус обезьян был использован при достижения понимания движений робота, моделирующего движения человеческой руки. Обезьяны были обучены указать на объекты на экране компьютера, манипулируя джойстиком, хотя соответствующие движений робота руки были скрыты. А новый "беспроводной" подход использует ионные каналы, такие, как Channelrhodopsin для контроля за деятельностью генетически определенных подмножеств нейронов в живом организме. В контексте простого обучения освещения трансфекции клеток Соматосенсорной коры влияет на процесс принятия решений свободно движущихся мышей.

ru.cybernetics.wikia.com

Нейрокомпьютерные интерфейсы — что это и как работает? — Блог Лаборатории Касперского

Мы живем в довольно интересное время, когда технологии, которые еще вчера казались научной фантастикой, сегодня постепенно входят в нашу жизнь. Или как минимум они делают первые робкие шаги к этому. Одним из примеров являются технологии нейрокомпьютерных интерфейсов. С одной стороны, это всего лишь еще один способ взаимодействия человека и машины, а с другой — нечто более революционное.

Современные способы управления компьютером — это мышка, клавиатура, сенсорный экран. Постепенно в жизнь входит управление через жесты, голосом. Компьютер уже умеет следить за нашими зрачками, за направлением нашего взгляда. Следующий этап взаимодействия человека и машины — это прямое считывание сигналов нервной системы, то есть нейрокомпьютерные интерфейсы.

С чего все началось?

Теоретические работы в этом направлении базируются на фундаментальных трудах И.М. Сеченова и И.П. Павлова — авторов теории условных рефлексов. В России активная разработка теории, лежащей в основе работы подобных устройств, началась еще в середине XX века, практические исследования велись уже в 70-х годах XX века как в России, так и за рубежом.

Ученые вживляли мартышкам датчики и заставляли силой мысли управлять клешнями роботов, чтобы есть бананы

В те далекие годы ученые развлекались тем, что вживляли мартышкам разные датчики и заставляли силой мысли управлять клешнями роботов, чтобы есть бананы. Что самое интересное, у обезьян это получалось.

Как говорится, есть захочешь — и не так извернешься. Основной проблемой было, что в нагрузку к роботу и датчику прилагался небольшой шкафчик с электроникой, который занимал целую комнату.

Сейчас в этом смысле стало проще, миниатюризация сделала свое дело. И теперь каждый уважающий себя гик может почувствовать себя в роли мартышки. Я уже не говорю о реальной пользе, которую эти устройства могут и должны принести инвалидам и парализованным. Но обо всем по порядку.

Как это работает?

Если очень упростить, то нервная система человека во время работы порождает, передает и обрабатывает электрохимические сигналы в разных частях организма. И электрическую составляющую этих сигналов можно попытаться «прочитать» и интерпретировать.

Для этих целей можно использовать разные способы, которые имеют свои достоинства и недостатки. Например, можно снимать сигналы при помощи магнитно-резонансной томографии (МРТ), но приборы слишком громоздкие.

Можно постоянно вводить специальные вещества-маркеры, но тем самым можно навредить организму. Наконец, можно накладывать или вживлять небольшие датчики в определенные части тела. Именно использование таких датчиков и образует так называемые нейрокомпьютерные интерфейсы.

В повседневной жизни подобное устройство мы можем встретить в кабинете невропатолога. Оно представляет собой резиновую шапочку с большим количеством проводов и дат

www.kaspersky.ru

Нейро-компьютерный интерфейс как глобальный двигатель прогресса / Хабр

Другими словами, НКИ — это некоторый механизм, позволяющий управлять техникой с помощью " силы мысли". Исследования этой области начались в 1970-х годах в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе (UCLA). В середине 1990-х были разработаны устройства, которые позволили восстановить поврежденные функции слуха, зрения, а также утраченные двигательные навыки. Одной из главных причин, по которой НКИ станет катализатором научно-технического прогресса, является широкая область применимости данной технологии.

Одно из самых перспективных направлений развития НКИ является медицина. НКИ позволит создавать протезы с высокой отзывчивостью, манипулировать подобного рода протезами можно будет наравне с здоровыми органами. Вопросами создания и имплантирования различных искусственных устройств для восстановления нарушений функций нервной системы и сенсорных органов занимается область неврологии – нейропротезирование. Самым распространенным нейропротезом является кохлеарный имплантат, который используется для компенсирования потери слуха некоторым пациентам с выраженной или тяжёлой степенью нейросенсорной (сенсоневральной) тугоухости.

Однако медицинские НКИ могут найти применение не только в медицине. На основе технологий нейропротезирования в последствии возможно создание систем управления гуманоидными роботами. Так, например, в 2000-ом году, исследовательской группе Мигеля Николесиса удалось воспроизвести движение передних конечностей обезьяны. Система работала в реальном времени и использовалась для управления роботом по средствам интернет соединения. На практике подобного рода роботы могут быть использованы при высокоточных работах, в местах, где прибывание человека невозможно. Так же, как и в случае с нейропротезами, НКИ позволит обеспечить более высокую точность и отзывчивость, что в значительной степени повысит эффективность работы оператора.

Развитие НКИ в сторону распознания мыслительных образов должно дать мощный толчек в развитии областей, связанных с моделированием и проектированием. НКИ позволит в значительной степени ускорить и упростить процесс создания моделей и чертежей. Ощутимый прогресс в данном направлении имеет группа NeuroG; группа занимается созданием алгоритмов для распознания зрительных образов, а 25 апреля 2011 года состоялась первая публичная демонстрация работы устройства по распознанию мыслительных образов. К сожалению, на тот момент, устройство распознавало только 4 изображения.

Следующий способ практического применения НКИ трудно отнести к какой либо конкретной области. Речь идет о хранении и передачи знаний и опыта. Развитие НКИ в данном направлении позволит сократить длительность обучения, а также позволит создавать продвинутые базы знаний, которые будут включать в себя опыт и знания других специалистов в данной предметной области. Сама возможность использования НКИ для передачи опыта была подтверждена Мигелем Николелисом и Михаилом Лебедевым с коллегами из отдела нейробиологи университета Дьюка (США). Ими была опубликована научная работа с описанием первого в мире интерфейса для передачи сигналов из мозга в мозг через интернет. В процессе эксперимента первая крыса (кодер) в университете Дюка осуществляла сенсомоторные задачи, требующие выбора из двух вариантов с использованием тактильных или визуальных стимулов. В процессе выполнения кодером задачи образцы мозговой активности передавались в соответствующие области мозга второй крысы (декодера) с помощью интракортикальных стимуляций (ICMS). При этом крыса-декодер физически находилась в Бразилии.

Так как работа НКИ связана с непосредственным воздействием на нервную систему человека, наиболее вероятным способом организации двусторонней связи человека с компьютером будет имплантирование модуля способного перехватывать, принимать (при необходимости обрабатывать) и передавать сигналы нервной системы.

Согласно опросу, проведенному в интернете, 72% опрошенных считают, что НКИ окажут положительное влияние на развитие науки-техники и жизни целом, 10% ответили отрицательно, 18% затруднились дать ответ на вопрос, однако на вопрос о согласии на имплантирование модуля, позволяющего использовать НКИ, положительно ответили только 35%, 24% ответили отказом, 32% затруднились дать ответ, 9% предложили свои варианты. В результате беседы с респондентами были выявлены основные причины, по которым люди затруднились ответить или дали отрицательный ответ:

Не желание людей становится ''киборгами'', т. е. модифицировать свое тело искусственным способом;
Страх потерять свободу воли и стать подконтрольным хакеру.

Список литературы

Староха А. В., Давыдов А. В. Кохлеарная имплантация — перспективное направление слухопротезирования//Бюллетень сибирской медицины.— 2004.— №4.— С.34—38
Carmena, J.M., Lebedev, M.A., Crist, R.E., O’Doherty, J.E., Santucci, D.M., Dimitrov, D.F., Patil, P.G., Henriquez, C.S., Nicolelis, M.A.L. (2003) Learning to control a brain-machine interface for reaching and grasping by primates. PLoS Biology, 1: 193—208.
Еникеева, Альфия «Российские учёные научат компьютер читать мысли», «Наука и технологии России», 2011-04-27
Miguel Pais-Vieira, Mikhail Lebedev, Jing Wang, Miguel A. L. Nicolelis «A Brain-to-Brain Interface for Real-Time Sharing of Sensorimotor Information», 2013-02-28

habr.com

Нейрокомпьютерный интерфейс (Нейроинтерфейс) - Computational Neuroscience (вычислительная нейронаука) Теория и приложения искусственных нейронных сетей

Нейрокомпьютерный интерфейс (НКИ) (называемый также прямой нейронный интерфейс, мозговой интерфейс, интерфейс «мозг — компьютер» ) — система, созданная для обмена информацией между мозгом и электронным устройством (например, компьютером). В однонаправленных интерфейсах внешние устройства могут либо принимать сигналы от мозга, либо посылать ему сигналы (например, имитируя сетчатку глаза при восстановлении зрения электронным имплантатом). Двунаправленные интерфейсы позволяют мозгу и внешним устройствам обмениваться информацией в обоих направлениях. В основе нейро-компьютерного интерфейса, часто используется метод биологической обратной связи.

Center for Sensorimotor Neural Engineering (CSNE), CC BY-NDДвунаправленный интерфейс «мозг-компьютер» (BBCI) может считывать сигналы из головного мозга и пересылать информацию обратно в мозг через стимуляцию.

Проще понять, что такое нейроинтерфейс, когда сталкиваешься с другим его названием: интерфейс «мозг-компьютер» или нейрокомпьютерный интерфейс (НКИ). Это связь между мозгом и компьютером, созданная для одностороннего или двустороннего обмена данными с помощью электрических сигналов.

Если выбирать трех самых влиятельных исследователей в истории разработки нейроинтерфейсов, то это будут Филипп Кеннеди, Уильям Добелл и компания «Кибернетикс».

Невролог Филипп Кеннеди (Philip Kennedy) первым внедрил НКИ в мозг обезьяны в 1987 году, а в 1998 году — в мозг человека. После запрета ставить эксперименты над людьми, Кеннеди вживил электроды в собственный мозг, а затем удалил их после нескольких дней успешных тестов.

Врач и исследователь Уильям Добелл (William Dobell) в 2002 году частично вернул зрение пациенту с помощью нейроимпланта. Система НКИ Добелла включала в себя черно-белую камеру, дальномер и компьютер весом в пять килограмм, соединенный с электродами в коре головного мозга. Этого было достаточно, чтобы пациент проехал за рулем машины по парковке. После гибели Добелла в 2004 году пациент снова потерял зрение.

В 2005 году компания «Кибернетикс» (Cybernetics, США) добилась впечатляющих результатов по вживлению НКИ в человеческий мозг, который позволил пациенту управлять роботизированной рукой.

НКИ бывают трех видов, каждый из которых определяется способом передачи сигналов.

Инвазивные интерфейсы предполагают вживление электродов в мозг и обеспечивают прямую нейронную связь. Несмотря на высокую эффективность и чистоту сигнала, у этого вида есть серьезный недостаток — со временем нейроны теряют чувствительность, и для продолжения использования приходится устанавливать их вновь уже в другом месте.

В полуинвазивных нейроинтерфейсах электроды прикрепляются к поверхности серого вещества.

В неинвазивных — электроды устанавливаются на голове методом электроэнцефалограммы (ЭЭГ). Благодаря этому нет ограничений, связанных с потерей чувствительности, однако есть другие недостатки: продолжительность установки, смещение по мере использования, необходимость обновлять проводящий гель и невозможность прикрепить электрод к нужной группе нейронов. Из-за этих особенностей системам неинвазивных НКИ нужно обучаться определять сигналы каждого конкретного пользователя.

Для чего используют НКИ?

Наука. Открытие сигналов мозга и их связь с деятельностью человека в свое время получило научный вес, сравнимый с исследованиями ДНК и расшифровкой генома человека. До сих пор научное сообщество познает работу мозга через его электропроводность, и каждый год происходят новые открытия.

Протезирование. Нейропротезы считаются стандартным методом решения проблемы потери слуха, используются для лечения некоторых заболеваний. На подходе управление экзоскелетами и роботизированными протезами рук и ног.

Медицина. Восстановление после повреждений мозга, позвоночника, инсультов, паралича — все это сферы, где успешно применяется НКИ.

Развлекательная и игровая индустрии. С 2012 года произошел бум НКИ в игровой индустрии: от «перетягивания каната», а точнее, шарика в устройстве MindBall до управления шариком в тубе в Star Wars Force Trainer. К сожалению, многие девайсы в этой категории используют название нейроинтерфейса, не имея с ним ничего общего. В некоторых считывается напряжение лицевых нервов, другие измеряют напряжение на самой голове, не доходя до нейронов. В целом, большая часть устройств в этих сферах применяют интригующую приставку «нейро», но в действительности не используют сигналы мозга.

Что происходит на рынке: гиганты и независимые стартапы

Рынок нейроинтерфейсов по-своему похож на другие инновационные сферы: уже включились в работу гиганты вроде компании Facebook и Илона Маска, крупные производители набирают вес, а молодые стартапы поставляют свежие идеи. Давайте посмотрим на наиболее интересных игроков.

Neuralink — компания, которую выкупил и возглавил Илон Маск. Точные детали о назначении и сфере реализации объекта разработок пока неизвестны, но Маск уже заявил, что выпускаемое устройство представят в течении четырех ближайших лет. Предполагается, что это будет НКИ с двусторонней связью с мозгом. Маск также заявил, что не обязательно вживлять интерфейс в мозг, можно поместить его в организм через инъекцию в шею, а дальше он доберется до мозга самостоятельно.

Neurable — крайне интересная компания, которая занимается разработкой НКИ для управления гаджетами и программным обеспечением, включая компьютерные интерфейсы, шлемы и очки виртуальной реальности. Сочетая трехмерные изображения в шлеме или очках с управлением силой мысли, компания добилась уникальных игровых ощущений.

Muse определяет состояние мозга во время медитации и, исходя из него, создает музыкальное сопровождение для более глубокого и осознанного погружения. Эргономичный дизайн устройства и предоставление доступа к исходным регистрируемым данным позволило начинающим разработчикам познакомиться с миром сигналов мозга и реализовать свои первые приложения.

Устройство intendiX компании G.tec выполняет три функции:

— после короткого обучения в течение 10 минут НКИ позволяет печатать с помощью мысли, что помогает людям с нарушением речи после травм или заболеваний взаимодействовать с другими людьми;

— управление курсором при работе с ПК, в том числе в компьютерных играх. Успешная реализация коснулась даже известной игры World of Warcraft проекта Blizzard: контролировать персонажа можно без помощи рук с точностью до 98 %;

— рисование с помощью мысли со скоростью 5-10 действий в минуту.

В России разработки ведут при исследовательских институтах и в университетах, а также в коммерческих компаниях. Отдельно стоит упомянуть компании NeuroG, iBrain, «Объединенная приборостроительная корпорация» (входит в «Ростех») и Cyber Myonics.

Мы взяли интервью у Константина Сонькина, генерального директора компании iBrain. Компания занимается разработкой нейроинтерфейса, применяемого для реабилитации пациентов, перенесших инсульт или травму мозга. Одна из успешно выполненных задач компании — устройство миниатюрных размеров, позволяющее использовать его дома или в реабилитационных центрах и пансионатах.

Со слов Константина, идея создания нейроинтерфейса возникла семь лет назад в процессе написания кандидатской диссертации под руководством профессора Льва Станкевича, эксперта в искусственном интеллекте. Верно сделанный прогноз развития индустрии позволил предвидеть годовой темп роста рынка почти на 40 % (к 2020 году рынок нейроинтерфейсов может достигнуть 350 миллиардов долларов). После завершения фундаментальных исследований, длившихся 7 лет, была создана компания iBrain, в которую вошли специалисты из разных областей науки.

«Мы создали интерфейс „мозг-компьютер“ на основе моторного воображения, то есть реализовали подход, который использует лишь воображение движения без его физического исполнения. Таким образом, на основе данных с электроэнцефалограммы мы можем отследить воображаемое движение пациента и дать обратную связь по нему», — говорит генеральный директор компании.

НКИ, разработанный iBrain, требуется пациентам широкого профиля, и в первую очередь это пациенты, перенесшие инсульт, травмы головного мозга и позвоночника. Во многих случаях есть основание полагать, что этот подход поможет замедлить развитие таких болезней, как болезнь Альцгеймера и АЛС (амиотрофический латеральный склероз, которым болен Стивен Хокинг).

Константин приводит пугающую статистику: только в России от инсульта страдает более полумиллиона человек ежегодно, а в мире за тот же период становятся инвалидами 5 000 000 человек. Возраст тех, кто становится жертвой инсульта, постоянно снижается: сейчас мы встречаем инсульт у 25-летних. У больных повреждаются отделы мозга и отмирают некоторые структуры, что часто приводит к поражению моторных функций: обездвиживанию конечностей, нарушению мелкой моторики и даже параличу половины тела.

Современные решения основаны на физиотерапии — массаже, физическом сгибании и разгибании конечностей. «Такие решения нужны, и мы не вытесняем, а дополняем эти методики, потому что сами по себе они не восстанавливают структуры мозга, в которых произошли нарушения. Наша система распознавания воображаемых движений и предоставления обратной связи по ней направлена именно на это», — объясняет Константин.

Исследования iBrain подтверждают научные предположения о том, что при планомерной работе структуры мозга консолидируются и формируются новые структуры взамен утраченных при травме.

«Для повышения мотивации пациентов в сторону использования системы нейрореабилитации мы разрабатываем уникальные в своем роде реабилитационные компьютерные игры, где управление осуществляется путем воображения движений, которые необходимо восстановить», — рассказывает Константин.

«Актуальность усиливается тем, что из-за невозможности управлять конечностями в течение года оставшиеся структуры мозга, отвечающие за движение, начинают деградировать. Необходимо как можно раньше приступать к нейрореабилитации, что, в случае своевременного использования, может в 2-3 раза ускорить процесс восстановления. Если восстановить двигательную функцию невозможно, например, при переломе позвоночника, эту технологию применяют для управления инвалидной коляской или экзоскелетом», — рассказывает руководитель проекта.

В своей работе iBrain используют ЭЭГ-усилители российской компании MITSAR, которая разработала для проекта уникальную модификацию мобильного беспроводного энцефалографа. Все вычисления выполняет обычный ноутбук или планшет.

«Реабилитация может проходить в больнице или санатории, но необходимость приходить на приемы или держать место для пациента может привести к сильным ограничениям, и самое важное — время будет упущено. Поэтому одна из наших задач — создание возможности прийти к пациенту домой и проводить реабилитацию в том месте, где он находится. Наше устройство позволяет это сделать за счет компактности и простоты использования».

Проект сталкивается со стандартными сложностями, бюрократическими и финансовыми.

«Это замкнутый круг — без инвестиций не выйти на производство, без производства не прийти к инвестициям. Мы могли бы вести разработку значительно быстрее, но нам приходится искать баланс между поиском ресурсов и продвижением вперед. Несмотря на это, мы не готовы пустить в проект любого инвестора, нам важно сохранить научную обоснованность разработки, а не присоединиться к гонке по достижению финансовых показателей любой ценой», — говорит Константин.

Пилотное испытание запланировано на осень 2017 года. Мы уверены, что еще не раз услышим об успехах компании iBrain, которой благодарны за возможность рассказать о таких разработках уже сегодня.

Несмотря на невероятный успех отдельных нейроинтерфейсов, мы находимся в самом начале их применения. В наши дни ожидания от НКИ многократно выросли, как и технические возможности устройств, которые формируют фундамент разработки. Но в ближайшие годы не стоит ждать революции в применении нейроинтерфейсов для решения бытовых проблем.

Происходит постепенная эволюция нейропротезов, систем восстановления и реабилитации пациентов с повреждениями мозга и моторных функций. И в ближайшие пять лет ожидается появление роботизированных протезов, управляемых командами мозга, а вот контролировать курсор мыши с помощью мысли — пока сложная задача.

intellect.ml

Нейрокомпьютерный интерфейс | Virtual Laboratory Wiki

Попытки создания Править

НКИ и нейропротезированиеПравить

Нейропротезирование – область неврологии, занимающаяся невральными протезами, созданными с помощью искусственных устройств, для восстановления нарушенных функций нервной системы или сенсорных органов. Наиболее часто используемым нейроимплантатом является кохлеарный имплантат, которым пользутся около 100 000 человек по всему миру (по данным на 2006 год).Существуют также нейропротезы для восстановления зрения, например, имплантаты сетчатки. Разница между НКИ и нейропротезами заключается в основном в способах их использования: нейропротезы чаще всего «подключают» нервную систему к устройству, в то время как НКИ обычно соединяет мозг (или нервную систему) с компьютерной системой. На практике нейропротез может быть подсоединен к любой части нервной системы, например, к периферическим нервам, а НКИ представляет собой более узкий класс систем, которые взаимодействуют с центральной нервной системой. Эти термины иногда используются как взаимозаменяемые, и не без причины. Нейропротезы и НКИ нацелены на решение одних и тех же задач, таких как, например, восстановление зрения, слуха, двигательной способности, способности общаться, и даже когнитивные функции. Оба используют аналогичные экспериментальные методы и хирургические техники.

Испытания НКИ на животныхПравить

Выдающиеся успехи исследованийПравить

Схема с BCI разработанная Мигель Николесисом и коллегами, для использования на резус макаках

Эта страница использует содержимое раздела Википедии на русском языке. Оригинальная статья находится по адресу: Нейрокомпьютерный интерфейс. Список первоначальных авторов статьи можно посмотреть в истории правок. Эта статья так же, как и статья, размещённая в Википедии, доступна на условиях CC-BY-SA .

ru.vlab.wikia.com