Нейроинтерфейсы что это: Что такое нейроинтерфейсы и на что они способны

Что такое нейроинтерфейсы и на что они способны

Тренды

Телеканал

Газета

Pro

Инвестиции

РБК+

Новая экономика

Тренды

Недвижимость

Спорт

Стиль

Национальные проекты

Город

Крипто

Дискуссионный клуб

Исследования

Кредитные рейтинги

Франшизы

Конференции

Спецпроекты СПб

Конференции СПб

Спецпроекты

Проверка контрагентов

РБК Библиотека

Подкасты

ESG-индекс

Политика

Экономика

Бизнес

Технологии и медиа

Финансы

РБК КомпанииРБК Life

РБК
Тренды

Фото: Shutterstock

Neuralink — очередной амбициозный проект Илона Маска по созданию нейрочипа, который должен соединить наш мозг с компьютером. Но есть и другие нейроинтефейсы, которые устроены совсем иначе и решают самые разные задачи

1

Что такое нейроинтерфейс

Нейроинтерфейс (или интерфейс «мозг — компьютер») — это устройство и технология для обмена информацией между мозгом и внешним устройством: компьютером, смартфоном, экзоскелетом или протезом, бытовыми приборами, инвалидной коляской или искусственными органами чувств. Самый распространенный пример — прибор для электроэнцефалограммы (ЭЭГ), который используют в медицине с 1970-х годов.

2

История создания нейроинтерфейсов

Первым прототипом нейроинтерфейса считается электродное устройство Stimoceiver, изобретенное в 1950-х годах. Его испытали на мозге быка, заставив животное изменить направление движения.

В 1972-м ученые выпустили первый нейропротез для глухих — кохлеарный имплант, которым, по данным за 2019 год, пользуются более 700 тыс. человек в мире.

В 1998 году американский невролог Филипп Кеннеди впервые вживил нейроинтерфейс в мозг Джонни Рея, художника и музыканта, который был полностью парализован из-за травмы ствола головного мозга. Он управлял курсором на мониторе, представляя движения рук.

В 2000 году группа во главе с бразильским ученым Мигелем Николелесом создала нейроинтерфейс, который позволял обезьяне управлять джойстиком при помощи мысли. В 2021-м этот опыт повторили в Neuralink, но уже с инвазивным нейроинтерфейсом. В 2004-м появился электронный нейрочип от Cyberkinetics Inc., который вживили парализованному американцу Мэтью Бейглу, чтобы он мог управлять роборукой с помощью мозга.

В последние годы главные прорывы происходят в области нейропротезирования. В 2015 году калифорнийские исследователи разработали нейроинтерфейс, который позволяет ходить людям, парализованным по пояс. В 2016-м ученые из Германии, Швейцарии и США с помощью нейроинтерфейса смогли частично восстановить поврежденный спинной мозг пациента. В том же году британец Нил Харбиссон, от рождения не различающий цвета, разработал специальную камеру, которая преобразовывает цвет в звуки и посылает их во внутреннее ухо. А в 2021-м группа исследователей из Калифорнии создала нейропротез, который помогает улучшить память на 30%.

3

Типы нейроинтерфейсов

По типу взаимодействия нейроинтерфейсы бывают однонаправленные и двунаправленные. Первые либо принимают сигналы от мозга, либо посылают их ему. Вторые могут и посылать, и принимать сигналы одновременно. Однонаправленные уже существуют и функционируют, тогда как двунаправленные пока что представлены только в виде концепции.

По расположению различают инвазивные, малоинвазивные и неинвазивные нейроинтерфейсы. Первые вживляют в мозг, вторые располагают на поверхности мозга, а треть — на голове. Чем ближе к мозгу расположены электроды нейроинтерфейсов, тем лучше они передают сигнал.

С точки зрения функций выделяют нейроинтерфейсы для управления чем-либо с помощью мозга или для восстановления/дополнения его функций. Последнее актуально при поражениях мозга при рассеянном склерозе, деменции, болезни Альцгеймера или Паркинсона.

4

Как работают нейроинтерфейсы

Однонаправленные нейроинтерфейсы — или интерфейсы «мозг-компьютер» — регистрируют электроэнцефалограмму — то есть электрическую активность мозга. Образуя нейронные связи и передавая сигналы между нейронами, наш мозг излучает электрические импульсы. Эту ЭЭГ расшифровывает компьютер и преобразует в команды для системы или внешних устройств.

Инвазивные нейроинтерфейсы в виде маленьких пластинок с электродами вживляют в кору головного мозга. Неинвазивные размещают на голове в виде шлема или отдельных электродов. Для улучшения проводимости их иногда смачивают водой или специальным гелем.

Чтобы расшифровать импульсы мозга, ученые используют алгоритм, который сам вычленяет нужные сигналы или дает готовые параметры, которые система ищет в потоке данных. В первом случае интерфейс с большей вероятностью сможет предсказать, о каком движении думает человек. Во втором случае для точного результата нам нужно хорошо понимать, как именно то или иное намерение проявляется в сигнале мозга. К сожалению, пока что этот вопрос не до конца изучен.

В нейроинтерфейсах с двусторонней связью информация в виде данных о работе мозга, звуков, образов, тактильных ощущений передается в компьютер, затем анализируется и передается в мозг — при помощи стимуляции клеток центральной и периферической нервной системы.

5

Где применяются нейроинтерфейсы

Сегодня главных сфер применения всего две:

1. Медицина. Нейроинтерфейсы помогают восстанавливать утраченные функции мозга, диагностировать неврологические заболевания. Нейропротезы позволяют людям с парализованными или утраченными частями тела посылать сигналы мышцам рук, ног, головы и всего тела. Существуют отдельные роботизированные протезы и целые экзоскелеты, работающие таким образом. Также нейроинтерфейсы выполняют функции утраченных органов: например, глаз или ушей.
   

   53-летняя парализованная американка с помощью нейрочипов управляет роботизированной кроватью

2. Развлечения. Нейроинтерфейсы помогают управлять действиями в VR-играх, позволяя играть без помощи джойстиков или клавиатуры:

Сейчас ведется множество разработок, которые расширят сферу применения и возможности нейроинтерфейсов. Например, не так давно был создан биосинтетический материал, который можно будет использовать в качестве нейрочипа, который подключает мозг к искусственному интеллекту.

6

Кто создает нейроинтерфейсы в мире

Согласно отчету Market Research Future, к 2024 году ежегодный темп роста рынка интерфейсов «мозг-компьютер» будет составлять 15,1%. В 2019-м его объем оценивался в $980 млн. 50% рынка приходится на США. Среди главных факторов роста называют:

• прогресс в исследованиях расстройств и травм мозга, нарушений когнитивных функций;
• совершенствование сферы здравоохранения и протезирования;
• растущий спрос на биосовместимые материалы;
• развитие смежных технологий — скоростного интернета, интернета вещей, искусственного интеллекта, нейросетей и робототехники.

Пока что на рынке преобладают неинвазивные устройства. Большинство из них представляют собой мобильные ЭЭГ-гарнитуры или шлемы с разным числом электродов набором функций.

Emotiv Systems в 2009 году разработала Emotiv EPOC — нейроинтерфейс в виде шлема с 14 электродами, регистрирующий 13 частот мозга, сокращения мышц и движения головы с помощью двух гироскопов. Он распознает эмоциональное состояние и уровень стресса, помогая создавать 3D-модели мозга и диагностировать психические расстройства.

Neurable — компания, создающая «многофункциональные нейротехнологические инструменты, которые интерпретируют человеческие намерения, измеряют эмоции и обеспечивают телекинетический контроль над цифровым миром». Одним из таких инструментов стала специальная считывающая импульсы мозга гарнитура для VR-игр. Компания уже собрала $6 млн на следующую разработку VR-очков, которые пригодятся в самых разных сферах — например, в строительстве или управлении транспортом.

NeuroSky выпускает мобильные ЭЭГ-гарнитуры MindWave для анализа активности мозга. Ее используют, чтобы играть в игры или управлять героями интерактивных фильмов. Чуть позже появились наушники MindSet, для тех же целей.

Канадская InteraXon одной из первых в 2014 году вышла на рынок с Muse — мобильной ЭЭГ-гарнитурой с четыремя электродами, которые взаимодействуют со смартфоном или компьютером. Гарнитура помогает улучшить концентрацию и медитировать, преобразуя сигналы мозга в звуки.

Международные корпорации тоже разрабатывают свои нейроинтерфейсы. Например, Nissan внедряет подобные технологии для улучшения управляемости и безопасности автомобиля на дороге. Такой нейрошлем помогает лучше реагировать на изменение ситуации, предсказывая реакцию и действия водителя.

Facebook ведет разработки технологии, которая поможет пользователям публиковать посты и комментарии без помощи клавиатуры. В первую очередь, эта функция будет полезна парализованным людям: благодаря ей они смогут печатать со скоростью 100 слов в минуту, что в пять раз быстрее, чем набор на смартфоне. Нейроинтерфейс будет неинвазивным, а над разработкой системы его управления трудятся ведущие университеты и исследовательские лаборатории США. Они занимаются алгоритмами машинного обучения для распознавания и визуализации нейронных сигналов.

Среди инвазивных нейроинтерфейсов самый известный — нейрочип от Neuralink Илона Маска. Еще в 2016-м, когда стартовал проект, бизнесмен утверждал: «Все мы практически уже киборги».

Первую презентацию компания провела в августе 2020 года. На ней показали свиней с нейрочипами, чья мозговая активность отображалась на экране.

Презентация Neuralink в августе 2020 года

В апреле 2021-го компания показала макаку, играющую в видеоигру с помощью нейрочипа:

В 2013 году в Швейцарии стартовал проект The Human Brain Project, который объединил около 500 ученых со всего мира, а в США — Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies с бюджетом в $4,5 млрд. Их цель — максимально подробно изучить работу мозга для создания нейроинтерфейсов с двусторонним действием. В 2017-м DARPA — Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США — заключило шесть контрактов на сумму $65 млн для тех же целей.

7

А кто развивает технологию в России?

В нашей стране исследованиями нейроинтерфейсов занимается лаборатория нейрофизиологии и нейроинтерфейсов МГУ им. М.В Ломоносова. Благодаря этому появился «Нейрочат» — технология, которая позволяет людям с ограниченными возможностями общаться при помощи голосовых или текстовых сообщений.

Компания Innovative Brain Solutions (iBrain) создает нейроинтерфейсы для постинсультной реабилитации, а также для улучшения спортивных результатов с помощью ИИ.

Компания Neurobotics разрабатывает устройства, которые позволяют управлять квадрокоптером, а также — медитировать, улучшать когнитивные способности и диагностировать ментальные нарушения с помощью мозговых импульсов.

В 2021 году резидент «Иннополиса» (Татарстан) Андрей Кузьмин получил премию Президента РФ в области науки за разработку интерфейса, который мониторит состояние мозга и на основе полученных данных может улучшить взаимодействие между нейронами. Это значит, что мозг будет работать эффективнее за счет регулярных тренировок. Такие «тренажеры» пригодятся, например, пилотам, авиадиспетчерам, водителям и тем, кому приходится постоянно напрягать внимание и быстро реагировать на ситуацию.

Интервью с Андреем Кузьминым

8

В чем главные проблемы технологии?

• Риск для здоровья. Нейроинтерфейс относится к инвазивным и полуинвазивным устройствам. Во-первых, есть риск повредить мозг при вживлении чипа. Поэтому Neuralink предлагает имплантировать чипы при помощи лазерного луча, а не сверления. Во-вторых, в месте контакта мозга с электродами нервная ткань отмирает. Решением могут стать специальные вещества, которыми можно покрывать микросхемы, и тогда они будут «обрастать» нервными тканями. Другой вариант — биоразлагамые сенсоры, которые со временем растворяются.
• Питание. Пока до конца не ясно, откуда инвазивные устройства будут получать энергию. Источником может стать наш организм: при работе мышцы выделяют энергию, которой достаточно для питания мини-устройств. Например, при дыхании выделяется 1 Вт, а при ходьбе — 50 Вт.
• Неточность. Во-первых, в плотной мозговой ткани очень трудно найти нужный нерв, чтобы подключить к нему электрод. Во-вторых, неинвазивные нейроинтерфейсы, помимо релевантных импульсов, считывают множество шумов, которые еще нужно уметь отделить.
• Кибербезопасность. Пока нейроинтерфейсы еще не управляют нашим мозгом и не умеют читать мысли, но в будущем взлом данных с таких устройств может стать серьезной проблемой.
• Сервис. На рынке пока что нет квалифицированных технических специалистов, которые бы умели работать со сложными нейроинтерфейсами.
• Сложность задачи. Главная же проблема заключается в том, что мы до сих пор не понимаем, как работает наш мозг. Поэтому мы не умеем на 100% точно расшифровывать сигналы, которые он передает. Возможно, эту проблему удастся решить с помощью машинного обучения.

9

Станем ли мы киборгами?

В будущем нейроинтерфейсы позволят нам управлять «умным» домом и роботами, общаться телепатически и сохранять мысли в виде текста, аудио или видео. Уже сегодня с их помощью можно воссоздать образы из сновидений, лечить болезнь Паркинсона и другие заболевания, связанные с потерей памяти.

Чтобы превратить человека в киборга, нужно полностью заменить его интеллект искусственным и сделать так, чтобы мозг не старел и не умирал. Эту идею, в частности, развивал философ и футурист Макс Мор, последователь идеи трансгуманизма.

Макс Мор считал, что «люди-киборги» станут новым этапом в эволюции человека

Однако главная цель современных нейроинтерфейсов — максимально раскрыть потенциал человеческого мозга, о котором мы пока даже не догадываемся.

Обновлено 23.06.2021

Текст

Ася Зуйкова

Нейроинтерфейс — будущее, которое почти наступило / Хабр

Нейроинтерфейс — система для обмена информацией между мозгом человека и электронным устройством. Это технология, которая позволяет человеку взаимодействовать с внешним миром на основе регистрации электрической активности мозга — электроэнцефалограммы (ЭЭГ). Желание человека совершить какое-то действие отображается в изменениях ЭЭГ, что, в свою очередь, расшифровывает компьютер.

Небольшая предыстория о развитии

Первым нейроинтерфейсом можно считать Stimoceiver — электродное устройство, которое может управляться по беспроводной сети с помощью FM-радио. В 1950-е годы Хосе Дельгадо, нейрохирург из Йельского университета, испытал его на мозге быка и впервые изменил направление движения животного с помощью НКИ(нейрокомпьютерного интерфейса).

В 1960-е годы нейрофизиолог Грей Уолтер, используя электроды на коже головы человека, зарегистрировал возбуждения от движения большого пальца человека. В 1972 году был создан кохлеарный имплант — первый нейропротез, ставший коммерчески успешным на рынке. Сегодня более 25 тысяч человек используют эти устройства, позволяющие глухим людям слышать.

В 1998 году Филипп Кеннеди внедрил первый нейроинтерфейс в обследуемого человека. Им был художник и музыкант Джонни Рей. Думая или представляя движения рук, Рей управлял курсором на экране компьютера. В 1999 году группа Яна Дэна из Университета Калифорнии расшифровала сигналы зрительной системы кошки и воспроизвела изображения, воспринимаемые её мозгом. К 2000 году группа Николелиса создала НКИ, воспроизводящий движения обезьяны во время манипуляций джойстиком. А в июне 2004 года первый «человек-киборг» Мэтью Нэйгл получил полнофункциональный нейроимплант с нейроинтерфейсом от Cyberkinetics Inc.

Нейроинтерфейс сегодня и в скором будущем

Над различными нейроинтерфейсам работает огромное количество различных компаний и стартапов. Французская компания NextMind выпустила первый коммерческий нейронный интерфейс Dev Kit. В отличие от нейроинтерфейсов, вроде Neuralink Илона Маска, система Dev Kit не инвазивна, то есть не имплантируется, а крепится к затылку с помощью обычной резинки.

Нейроинтерфейсы бывают однонаправленные и двунаправленные. Первые либо принимают сигналы от мозга, либо посылают их ему. Вторые могут посылать и принимать сигналы одновременно.

Существует несколько методов измерения сигналов мозга. Их разделяют на три типа:

• Неинвазивные. Датчики помещаются на голову для измерения электрических потенциалов, создаваемых головным мозгом и магнитным полем.
• Полуинвазивные. Электроды помещаются на открытую поверхность мозга.
• Инвазивные. Микроэлектроды помещаются непосредственно в кору головного мозга, измеряя активность одного нейрона.

Калибровка по визуальному образу длится в течение 45 секунд в центре экрана появляется круг с моргающим рисунком рандомно расположенных «палочек». По центру круга будет «прицел» из трех зеленых линий — это индикатор концентрации. Как только вы сконцентрировались на круге, линии сводятся вместе, образуя треугольник. Если вы отвлеклись, то они вновь разойдутся. Чтобы корректно откалибровать гарнитуру, нужно сохранять концентрацию на протяжении всего времени калибровки. После калибровки можно спокойно работать.

Гаджет преобразует сигналы мозга в цифровые команды и позволяет управлять компьютерами и AR/VR-гарнитурами. Работает он следующим образом: после того, как его наденут на затылочную часть, устройство снимает электроэнцефалограмму зрительной коры, понимая, что именно видит пользователь и чувствуя, когда он фокусируется на определенном предмете. Затем эта информация превращается в цифровые предметы. Однако, пока гарнитура работает лишь при открытых глазах пользователя, позже технологию будут усовершенствовать. При помощи гарнитуры можно управлять телевизором или компьютерными играми. Чтобы активировать элемент управления, достаточно сфокусировать на нем внимание.

Ключевая особенность нейроинтерфейса состоит в том, что он позволяет подключиться к мозгу напрямую. Что это может дать на практике? Нейроинтерфейсы, например, способны облегчить или кардинально изменить жизнь парализованных людей. Кто-то не может, писать, двигаться или разговаривать. Но при этом мозг у них вполне рабочий. Нейроинтерфейс позволит совершать этим людям определенные действия, считывая намерения с помощью электродов, подключенных к мозгу.

Ещё один вариант использования нейроинтерфейса придумали американские учёные, разработавшие кибер-протез, способный улучшать человеческую память на 30%. Устройство формирует нервные импульсы, которые помогают пациенту формировать новые воспоминания, помнить лица родственников. Ожидается, что разработка поможет бороться со старческой деменцией, болезнью Альцгеймера и другими проблемами с памятью.

Помимо здоровья, нейроинтерфейсы можно использовать для личного развития человека и развлечений. Нейрогарнитуры также дают возможность и развлекаться. Но все игры и развлекательные приложения параллельно являются и инструментами саморазвития. Играя в игры через нейроинтерфейс, вы используете осознанные состояния своего сознания для управления персонажами. И тем самым учитесь их контролировать.

Список литературы:

1. vc. ru/future/18995-neurointerfaces
2. www.next-mind.com/technology
3. venturebeat.com/2020/12/07/nextmind-real-time-brain-computer-interface-dev-kit

Нейроинтерфейс: как и зачем

Алексей Павлов, доктор физико-математических наук,
Александр Храмов, доктор физико-математических наук

«Химия и жизнь» №12, 2019

— Вспомните, как он назвал свою расу, — тихо произнес психолог.
Тагобар замигал глазами очень медленно. Когда он заговорил, его голос был хриплым шепотом
— Существами с великой силой мысли.
— Вот именно, — подтвердил Зендоплит.

Джон Гордон, «Честность — лучшая политика»

Во многих фантастических романах есть сцены, когда герой управляет сложным техническим устройством, например, в романе Стивена Кинга «Томминокеры» космический корабль пришельцев управляется мысленными намерениями человека. Возникает вопрос: когда мы сможем прочитать мысли человека и создать устройства (или интерфейсы, говоря компьютерным языком), транслирующие наши мысленные намерения в те или иные команды? По крайней мере, название для них уже есть: нейроинтерфейсы или, для простоты — интерфейсы.

Нейро — нерв, интер — между, фейс — лицо

До чтения мыслей нейрофизиологам и инженерам еще так далеко, что непонятно, сколько. Однако задача создания интерфейсов мозг—компьютер понемногу решается. Нейроинтерфейсы — это устройства и программы, которые используют эти устройства, то есть которые регистрируют активность в различных областях головного мозга и переводят эти сигналы в команды управления внешним устройством, например, компьютером. «Активность» мозга может проявляться по-разному, и ниже мы это обсудим.

Сама разработка интерфейсов мозг—компьютер весьма востребована и поэтому быстро развивается. Области применения можно условно разделить на несколько групп. Первая — это наука, то есть исследование работы мозга. Вторая группа применений — это медицина: диагностика, лечение и реабилитация. Третья — это управление «силой мысли» всем на свете — экскаватором на Земле, исследовательским роботом на Луне, экзоскелетом для увеличения возможностей здорового человека, коляской для инвалида и автомобилем для них обоих. И вообще помощь частично или полностью парализованным во взаимодействии с внешними устройствами, например, технология neurochat.pro, позволяющая людям с ограниченными возможностями общаться. Тут же, кстати, игровая индустрия — круто мочить монстров силой мысли! Четвертая, не очевидная область, — это тонкое взаимодействие мозга и внешних устройств, в том числе с обратной связью, когда не только человек управляет внешним устройством, но и внешний мир что-то сообщает человеку, как-то на него влияет. Сюда относятся тренировка устойчивости человека к факторам стресса, улучшение владения своим психофизиологическим состоянием, разработка возможности оценивать и передавать эмоции человека устройствам.

Продвижение во всех этих направлениях зависит от понимания того, как работает наш мозг, как его работа отражается в том, что мы можем наблюдать. В современных интерфейсах регистрируют макроактивность головного мозга в виде сигналов электроэнцефалограмм (ЭЭГ), магнитоэнцефалограмм (МЭГ), ближней инфракрасной спектроскопии (NIRS, Near Infrared Spectroscopy).

Мозг обрабатывает входящие сенсорные стимулы, например — звук, запах, цвет, вкус, принимаемые через периферические нервы, и подает импульсы на исполнительные механизмы, например, на мышцы и железы. Кроме того, он отвечает за мышление, обучение, обработку зрительной информации, речь, память, эмоции и тому подобное. Все эти действия мозга отражаются в регистрируемой активности головного мозга, например, движение конечностью отражается вполне определенным образом на ЭЭГ человека. Причем если движение не реальное, а только воображаемое, то на ЭЭГ это тоже отражается.

При этом программа в компьютере может как угодно сложно обрабатывать сигнал, она может обучаться, адаптируясь как к задаче, так и к конкретному человеку. Для такого обучения необходима обратная связь — программа должна получать информацию о том, правильно ли она интерпретировала полученные сигналы, правильно ли она «поняла» тот конкретный мозг, с которым работает. При этом программа может отчасти управлять и пациентом, ориентируя его на работу с теми ситуациями, которые она распознает менее успешно. Можно даже сказать, что интерфейс мозг—компьютер использует искусственный интеллект для распознания типов активности мозга.

Первые интерфейсы, упоминаемые в научной литературе, были разработаны в 1973–77 годах научной группой Калифорнийского университета при поддержке Национального научного фонда США и Управления перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США. В экспериментах участвовали добровольцы, на головах которых в затылочной и теменной области размещали пять электродов, а затем обрабатывали получаемые сигналы. В тех работах авторы анализировали особенности структуры сигналов ЭЭГ, возникающие во время предъявления человеку разных изображений, так называемые зрительные вызванные потенциалы. Но это были самые первые попытки.

Классификация интерфейсов

Множество нейроинтерфейсов можно разделить на три группы: активные, реактивные и пассивный интерфейсы. Активный интерфейс использует изменения активности мозга, которая непосредственно и сознательно управляется человеком. Например, человек воображает, что двигает правой ногой и правой рукой. Это мысленное усилие приводит к изменениям в электрической активности мозга, на основе которых программа формирует управляющие команды, посылаемые на внешнее устройство, как в интерфейсе для печати текстов Hex-o-Spell. Реактивный интерфейс формирует управляющие команды, изучая ответ мозга на внешний сигнал, например, свет или звук. Пример реактивного интерфейса — экранная клавиатура с мигающими по очереди символами: мозг откликается, когда мигает тот символ, который задумал человек. Пассивный интерфейс анализирует текущую активность головного мозга, которая возникает сама по себе, в процессе жизнедеятельности человека. Такие интерфейсы могут быть полезны для создания систем мониторинга, которые следят за эмоциональным состоянием, обнаруживают снижение концентрации внимания или потерю контроля над системой.

Активные и реактивные интерфейсы в первую очередь представляют интерес в работе с людьми с ограниченными возможностями. Пассивные, оценивающие состояние человека, могут найти применение в индустрии развлечений, компьютерных играх, нейромаркетинге, а также мониторинге тех или иных эмоциональных и функциональных состояний оператора в человеко-машинных системах. Они могут следить за оператором — не отвлекается ли он, не перевозбужден, наконец, просто — на заснул ли он.

Но как увидеть, что происходит в мозге? Исследование работы нейронов нужно далеко не только для создания интерфейсов. Наблюдение за их работой позволяет обнаруживать повреждения в ткани головного мозга, помогает в диагностике травм мозга, нейродегенеративных изменений в мозге, связанных с возрастом пациента, метаболических нарушений и поражений мозга в более мелком масштабе, в выявлении эпилептических очагов.

В основе работы интерфейса лежит анализ информации, поступающей от пациента по четырем каналам. Это электрические импульсы нейронов, их магнитная активность, скорость течения крови внутри сосудов и изменение метаболизма. Рассмотрим их по очереди.

Электроэнцефалография

Наверное, все читатели «Химии и жизни» знают, что такое электроэнцефалография. И все же напомним, что это запись электрической активности головного мозга с помощью электродов, расположенных на поверхности головы (неинвазивная, или скальповая ЭЭГ) или наложенных непосредственно на кору головного мозга (инвазивная ЭЭГ, или электрокортикограмма). Амплитуда сигнала составляет в первом случае порядка 100 мкВ, во втором — раз в десять больше. Электроды, наложенные непосредственно на кору, дают больше информации. Они позволяют регистрировать даже активность отдельных нейронов. Но этот метод ограниченно применим только в интерфейсах медицинского назначения, когда, скажем, необходимо контролировать активность мозга во время операции. Для широкого использования пригодна только неинвазивная ЭЭГ. Впрочем, и в медицине с ее помощью выявляют различные заболевания мозга, такие как болезнь Альцгеймера, эпилепсия, расстройства сна, внимания, а также отклик мозга при нейрохирургических вмешательствах.

Сигналы электрической активности мозга снимают с помощью нескольких электродов, которые размещают на голове. Тут тоже есть свои тонкости. Если использовать влажные электроды, смазанные проводящей пастой, то сопротивление будет ниже и сигнал лучше, но проще работать с сухими электродами. Такая же проблема с количеством: чем электродов больше, тем больше информации, но проще работать с меньшим количеством. А еще есть скальповые подкожные электроды — тут все ясно из названия.

После того как сигнал снят и очищен от шумов и наводок (скакнуло напряжение в сети, в соседней комнате что-то включили, под окнами проехал трамвай), начинается самое интересное — обработка сигнала. Штука это сложная и многообразная, и в популярной статье можно привести примеры только самой простой и традиционной обработки. Один из вариантов — сигнал разделяют фильтрами на частотные полосы и отслеживают изменения амплитуды колебаний в разных полосах. Этот метод опирается на традиционное разделение сигналов, поставляемых мозгом, на «ритмы» — альфа-ритм, бета-ритм и другие. Можно анализировать так называемые вызванные потенциалы, то есть характерные сигналы, возникающие, когда человеку предъявляется какой-то стимул (вспышка света, незнакомый звук). При этом разные элементы отклика мозга специалисты связывают с разными стадиями обработки стимула (заметил, сопоставил с известными, классифицировал, принял решение, запомнил…).

Различные подходы к сигналам ЭЭГ позволяют получать разные скорости передачи информации, но в общем можно сказать, что регистрация сигналов головного мозга в зрительной коре после предъявления изображений позволяет реализовать скорость передачи информации 60–100 бит/мин, анализ сенсомоторных ритмов, синхронизованных с реальной и/или воображаемой двигательной активностью, позволяет достичь скорости передачи информации в пределах 3–35 бит/мин.

Но есть и другие методы

Для регистрации активности мозга пригодны и другие методы. Например, МЭГ, которая позволяет измерять слабые магнитные поля, генерируемые ионными токами в нейронах мозга. Для детекции очень слабых магнитных полей используют сверхпроводниковые квантовые интерферометры, или СКВИД-датчики. Эта технология позволяет фиксировать события с длительностями порядка миллисекунды и не нужны электроды, поэтому ее используют при работе с детьми и младенцами. Технологию реально применяют, но она очень дорогая, нужен высококвалифицированный персонал и специальная экранированная комната, потому что магнитное поле Земли и промышленные помехи превышают полезный сигнал на девять и шесть порядков соответственно.

В последнее время для регистрации активности мозга все чаще используют спектроскопию в ближней инфракрасной области (NIRS). Это небольшой прибор в виде шапочки, которая надевается на голову. Инфракрасное излучение проникает через кости черепа и прилегающие ткани в лобную и затылочную кору мозга и позволяет оценивать степень окисления гемоглобина, то есть потребление мозгом кислорода. Здесь, в отличие от ЭЭГ и МЭГ, фиксируется сигнал оптической природы — поглощение инфракрасного излучения; этот метод, вообще говоря, давно используется химиками, но, конечно, не в голове испытуемого, а в кювете. В нашем случае метод чаще всего используют для регистрации активности в первичной моторной и префронтальной коре. В первом случае снимают сигналы, соответствующие реальным и воображаемым движениям, во втором случае — сигналы, порождаемые мысленным счетом и логическими задачами, музыкальными и визуальными образами.

Задачи, которые пытаются решать посредством интерфейсов, разнообразны, однако есть общие принципы построения интерфейсов. Сигнал снимается с мозга, обрабатывается и управляет внешним устройством. Человек видит результат обработки и может корректировать его, при этом и человек, и программа обработки приспосабливаются друг к другу. Человек учится говорить внятно, а система учится правильно его понимать.

Обычно «язык», на котором человек говорит с интерфейсом, — это воображение движений различных конечностей, что позволяет относительно устойчиво генерировать несколько команд для управления внешним устройством (например — «влево», «вправо», «вверх», «вниз»). Причем формирование команды может быть либо мгновенным, либо более сложным. Например, мы можем контролировать через интерфейс движение инвалидного кресла, основываясь на мгновенном сигнале мозга, либо следить за его состоянием и формировать команду на основе его изменения. Во втором случае система будет действовать несколько медленнее, но надежнее.

Как можно применить

Большинство приложений интерфейсов предназначены для людей с тяжелыми двигательными нарушениями, и можно ожидать, что качество их жизни будет значительно улучшено. Принципиально важным параметром здесь является скорость передачи информации. Пациентов можно условно разделить на три группы. Первая группа — пациенты, которые полностью обездвижены из-за последней стадии бокового амиотрофического склероза или тяжелой формы церебрального паралича. Вторая группа — с остаточной контролируемой двигательной активностью, например, движение или мигание глаз, подергивание губами и тому подобное. Третья группа — с сохранившимся нервно-мышечным контролем, в частности, с нарушениями речи, парезами и т.  п.

Пациенты первой группы обычно не могут сознательно управлять интерфейсом. Для третьей группы пациентов использование интерфейсов неэффективно — есть способы, которые могут обеспечить более высокую и стабильную скорость передачи информации. Например, обнаружить движения глаз можно быстрее, проще и точнее, чем модуляции потенциалов головного мозга. C помощью технологии контроля движения глаз (айтрекера) может быть получена скорость набора текста порядка десяти слов в минуту. Естественно, были предложены гибридные системы, например, комбинации нейроинтерфейсов с айтрекерами.

На рисунке вверху показана взаимосвязь между необходимой скоростью передачи информации, возможностями человека и доступными для него приложениями интерфейса.

Для третьей группы представляет интерес не передача информации, а нейрореабилитация — восстановление утраченных моторных или когнитивных функций у постинсультных пациентов и пациентов с повреждениями спинного мозга. Она основана на использовании биологической обратной связи для саморегуляции мозговой активности, которая, в свою очередь, происходит за счет изменения топологии нейронных сетей мозга — то есть мозг начинает использовать другие пути передачи сигнала.

Еще одно, хотя пока менее развитое, применение интерфейсов — это мониторинг когнитивных способностей человека в процессе решения различных задач и даже тренировка его когнитивных способностей. Такие интерфейсы используют в нейромаркетинге и видеоиграх для получения информации об эмоциях, усталости и сосредоточенности пользователей. Cейчас исследователи изучают возможность с помощью таких интерфейсов распознавать проэпилептические состояния и подавлять эпилептические разряды в головном мозге.

Существует большое число различных приложений интерфейсов — текстовых процессоров, адаптированных браузеров, инвалидных колясок, нейропротезов; есть и игровые приложения. Однако большинство предназначено лишь для обучения и демонстрации, потому что на пути к реальному применению есть несколько препятствий, в частности — пока мала скорость передачи информации, много ошибок при ее передаче и во многих случаях требуется установка электродов. Кроме того, высока когнитивная нагрузка на человека: взаимодействовать с интерфейсом ему проще в спокойной лаборатории, нежели на шумной улице города. Поэтому наиболее удачные примеры применений были получены в клинической практике. Наконец, есть одна специфическая проблема — пользователь обычно имеет возможность отключить интерфейс с помощью специфичной активности мозга, но часто не может снова включить его. В нейронауке это называется проблемой Midas touch — дар золотого прикосновения, которым был наделен жадный царь мидас: к чему бы они ни прикасался, все превращалось в золото, поэтому использовать руки для повседневных функций было сложно.

А теперь — чуть подробнее о самых важных применениях нейроинтерфейсов.

Наша базовая потребность

Общение — одна из базовых потребностей человека. Человек, лишенный возможности двигать руками и набирать текст на клавиатуре, может воспользоваться специальным приложением. Обычно это виртуальная клавиатура на экране. Пользователь выбирает букву из алфавита с помощью интерфейса, который анализирует его ЭЭГ. Например, в одном из вариантов пользователю надо лишь представить, что он двигает рукой или ногой, чтобы выбрать ту или иную букву. Весь алфавит делится изначально пополам в зависимости от типа воображаемого движения, потом снова пополам и так до выбора конкретного символа. Скорость написания сообщений в этом случае — от 0,5 до 0,85 символа в минуту.

В другой системе символы отображаются на экране в виде матрицы. Здесь задача пользователя, чей ЭЭГ-ответ анализируется в реальном времени, — сосредоточить внимание и концентрироваться на выбранном символе. Строки и столбцы символов на экране по очереди мигают, что приводит к генерации потенциала при совпадении с ожидаемым символом. Когда на экране мигает нужная строка, ЭЭГ изменяется, когда мигает нужный столбец — изменяется второй раз. Скорость набора — два символа в минуту, метод не требует длительных тренировок.

Важное направление — браузеры, адаптированные к пользователям с тяжелыми формами инвалидности, и социальные сети на базе нейротехнологий. Пример — коммуникационная система «Нейрочат» (neurochat.pro), предназначенная для сетевого общения людей, не имеющих возможности говорить и двигаться. Разработка системы «Нейрочат», у которой нет прямых зарубежных аналогов, выполнена компанией «Нейротренд» под научным руководством доктора биологических наук А. Я. Каплана, заведующего лабораторией нейрофизиологии и нейрокомпьютерных интерфейсов биологического факультета МГУ имени М. В. Ломоносова. Проект «Нейрочат» создавался частной компанией в рамках Национальной технологической инициативы (дорожная карта «Нейронет»).

Ассистивные технологии и передвижение

Люди, которые страдают тяжелыми двигательными нарушениями, проводят основное время дома, поэтому им необходимы приложения, которые дают контроль над бытовыми устройствами, освещением или температурой в помещении. Уже протестированы три варианта подобных интерфейсов. В первом человек мог использовать клавиатуру, мышь или джойстик, во втором — только головные трекеры и микрофоны, если у пациента не повреждены мышцы шеи и он может говорить. В третьем случае, при полной инвалидности, системой можно было управлять с помощью ЭЭГ. В результате пользователь интерфейса мог силой мысли включить в комнате свет, изменить температуру, включить телевизор. Это не только повышает качество жизни самих инвалидов, но и снимает часть нагрузки с опекуна и родственников.

Приложения, позволяющие инвалиду контролировать коляску, на которой он передвигается, не менее важны. Однако сигналы ЭЭГ обычно содержат шум и помехи, поэтому возможны ложные срабатывания, а для коляски это недопустимо. Поэтому в данном случае предпочтительнее использовать инвазивные методы регистрации сигналов ЭЭГ. Эксперименты с обезьянами показали, что, используя сигналы с электродной матрицы, имплантированной в моторную кору, нашим предкам удается переместить компьютерный курсор в заданную точку на экране.

Однако инвазивная регистрации ЭЭГ все-таки неудобна, поэтому создание неинвазивных интерфейсов выглядит заманчиво. Показано, что управлять инвалидными колясками исключительно за счет использования сигналов ЭЭГ можно, принципиальным вопросом является недопустимость ложных срабатываний. Поэтому в некоторых разработках система управления инвалидным креслом может сама оценивать препятствия. В результате оператор коляски может передвигаться в помещении, задавая команды вперед / назад и влево / вправо, а система, в случае ошибки, ориентируясь на «карту помещения», корректирует его ошибки. Сделать подобную систему для передвижения в свободном пространстве более чем сложно, но работы в этом направлении ведутся.

Подобные нейротехнологии сейчас все больше привлекают к управлению беспилотниками.

Нейрореабилитация

Интерфейсы помогают восстанавливаться людям с инсультом и повреждениями спинного мозга. При этом используется биологическая обратная связь, которая вызывает саморегуляцию мозговой активности. Обычные последствия инсульта — дефицит подвижности на одной стороне тела, ненормальный мышечный тонус, неправильная корректировка позы, недостаток координации и чувствительности. В результате инсульта половина пациентов навсегда остаются в инвалидном кресле. Благодаря интерфейсам люди могут не только управлять вспомогательными устройствами (протезами, экзоскелетами), но и восстанавливать двигательные функции за счет активации пластических механизмов и изменения топологии нейронных сетей мозга.

Недостаток ЭЭГ для этих случаев — низкая точность метода, то есть недостаточно точная локализация источников активности в мозге. Поэтому для нейрореабилитации была бы полезна регистрация гемодинамической активности, измеряемая с помощью фМРТ — но это стационарная, сложная и дорогая техника. Возможное решение — использование NIRS, ближней инфракрасной спектроскопии, чтобы позволить пользователю преднамеренно регулировать свои гемодинамические реакции. При этом мозг учится, а именно — тренируется управлять своим кровоснабжением. Это было показано и для здоровых людей, и для постинсультных пациентов. Нейронная обратная связь на основе NIRS может быть использована и для долгосрочного обучения. Например, в последних работах нашей лаборатории было показано, что, используя биологическую обратную связь, можно до определенных пределов продлить степень концентрации внимания человека при решении монотонной задачи. Хотя за все приходиться платить: за счет ограниченного когнитивного ресурса мозга при этом сама степень концентрации уменьшалась.

Интерфейс оценивает человека

Задача пассивного интерфейса — работа со здоровыми людьми, а цель — повышения когнитивных способностей во время деятельности, связанной с высокой нагрузкой. С помощью такого интерфейса можно следить за концентрацией внимания, за когнитивным утомлением, вообще за эмоциональным состоянием оператора. Пассивные интерфейсы уже используются для оценки состояния водителей, используются они и в авиации для мониторинга состояния пилотов и диспетчеров. Интересное направление — мониторинг состояния студентов и школьников в процессе обучения.

Пассивные интерфейсы могут быть использованы и более широко — для мониторинга эмоционального состояния человека. Анализируя сигналы ЭЭГ, удается распознать до шести эмоций. Например, предложены системы, позволяющие различать эмоции счастливый / несчастливый, вызванные картинками и музыкой. В медицине такие системы помогут в диагностике депрессии и шизофрении. Возможны и не медицинские применения, для развлечений и игр. Было бы интересно исследовать влияние различных внешних стимулов и внутренних особенностей человека на его эмоциональное состояние. Как это ни странно звучит, но когда-нибудь на этом пути мы сможем определять, как сделать конкретного человека счастливым. То есть система сможет подбирать музыку, книги и игры так, чтобы сделать нас счастливыми.

Прямые нейроинтерфейсы: что это такое и как они работают

Мы живем в захватывающую эпоху, когда технологии, казавшиеся из области фантастики, входят в нашу повседневную жизнь. Или, по крайней мере, они делают первые шаткие шаги к тому, чтобы стать частью нашей привычной реальности. Отличным примером такой технологии является прямой нейронный интерфейс. На первый взгляд это просто еще один метод взаимодействия человека и машины, но на самом деле это нечто гораздо более революционное.

Современные манипуляторы ПК представляют собой мышь, клавиатуру или сенсорный дисплей. Голосовой или жестовый ввод становится все более и более распространенным. Компьютер уже способен отслеживать движения ваших глаз или определять направление взгляда пользователя. Следующим этапом взаимодействия человека с машиной являются средства прямого вычисления сигналов нейронной системы, представленные прямыми нейроинтерфейсами.

Как все начиналось

Первые теоретические представления об этом понятии основаны на фундаментальных исследованиях, проведенных Сеченовым и Павловым, основоположниками теории условных рефлексов. В России разработка этой теории, положенной в основу таких устройств, началась в середине 20 века. О практическом применении, осуществляемом как в России, так и за рубежом, слышали еще в XIX в.70-е годы.

В те времена ученые пытались вживлять в тела лабораторных шимпанзе различные датчики и заставляли их силой мысли манипулировать роботами, чтобы добывать бананы. Любопытно, это сработало.

Как говорится, где желание, там и способ. Ключевой проблемой был тот факт, что для того, чтобы все это заработало, ученым пришлось оснастить свою «машину разума» набором электронных компонентов, которые занимали всю комнату рядом.

Теперь эту задачу можно решить, поскольку многие электронные компоненты стали крошечными. Сегодня любой гик может сыграть в этого шимпанзе из 70-х. Не говоря уже о практической пользе от таких технологий и пользе, которую они приносят инвалидам или парализованным людям.

Как это работает

Проще говоря, нервная система человека генерирует, передает и обрабатывает электрохимические сигналы в различных частях тела. «Электрическая часть» этих сигналов может быть «прочитана» и «интерпретирована».

Это можно сделать разными способами; все они имеют свои преимущества и недостатки. Например, вы можете собирать сигналы с помощью магнитно-резонансной томографии (МРТ), но необходимые приборы слишком громоздки.

Для обеспечения процесса можно вводить специальные жидкие маркеры, но они могут нанести вред человеческому организму. Наконец, можно использовать крошечные датчики. Использование таких сенсоров — это, в общем-то, средства использования прямых нейроинтерфейсов.

В повседневной жизни мы можем встретить такой прибор в кабинете невролога. Он выглядит как резиновая шапочка с кучей датчиков и проводов, прикрепленных к ней. Он служит для диагностики, но кто сказал, что он не может служить другим целям?

Мы должны различать прямые нейронные интерфейсы и интерфейсы мозг-машина. Последний является производным от первого и имеет дело только с мозгом. Прямые нейронные интерфейсы имеют дело с разными частями нейронной системы. По сути, речь идет о косвенной или прямой связи с нервной системой человека, которую мы можем использовать для передачи и приема определенных сигналов.

Есть много способов «подключиться» к человеку, и все они зависят от используемых сенсоров. Например, датчики различаются по степени погружения; Существуют следующие типы датчиков:

• Непогружные датчики: электроды располагаются на поверхности кожи или даже немного отсоединяются, как те, что используются в вышеупомянутой «медицинской шапочке».
• Полупогруженные датчики: датчики располагаются на поверхности мозга или близко к нервам.
• Погруженные датчики: датчики имплантируются напрямую и встраиваются в мозг или нервы. Этот метод очень распространен и имеет много побочных эффектов: вы можете случайно повредить датчик, что, в свою очередь, спровоцирует процесс отторжения. Ну, так или иначе, этот метод жуткий, но тем не менее, он используется.

Для обеспечения более высокого качества сигнала возможно смачивание датчиков специальными жидкостями, предварительная обработка сигнала «на месте» и т.п. , исходя из цели, дают определенный результат.

#BionicManDiary Запись 002 — Тот, где чип начал ворочаться ночью: https://t.co/dk1mgR38eb через @kaspersky от @cheresh

— Лаборатория Касперского (@kaspersky) 6 марта 2015 г.

Где можно использовать

Первая цель, которая приходит на ум, — исследовательская. Если мы говорим о ранних исследованиях, мы говорим об экспериментах на животных. С этого все и началось: мышам или шимпанзе вводили крошечные электроды, а затем контролировали их зоны мозга или активность нервной системы. Собранные данные помогли провести иммерсивные исследования мозговых процессов.

Далее идет медицина. Такие интерфейсы нашли применение в диагностике в неврологии. Если исследуемый человек получает результат, он может инициировать процесс, называемый нейробиоуправлением.

Пробуждается дополнительный канал, отвечающий за саморегуляцию организма: данные о физиологии доводятся до пользователя в понятной форме, и он учится управлять своим состоянием на основе полученных данных. Такие приборы уже существуют и используются.

Еще одно многообещающее применение — нейропротезирование, в котором ученые уже добились серьезных результатов. Если нет возможности «восстановить» поврежденные проводящие нервы в парализованной конечности, есть возможность ввести электроды, которые затем будут служить для проведения сигналов к мышцам. То же самое относится и к протезам, которые можно подключить к нервной системе взамен утраченных. Или, в экстравагантном случае, такие системы могут использоваться для управления роботами-аватарами.

Есть еще одна ветвь, о которой мы должны поговорить, которая называется сенсорным протезированием. Кохлеарные импланты, помогающие людям восстановить слух, уже стали реальностью. Также существуют нейронные имплантаты сетчатки, которые частично восстанавливают зрение.

Игры оставляют простор для воображения — и не только для виртуальной реальности: даже такая приземленная идея, как управление радиоуправляемыми игрушками с помощью нейроинтерфейсов, звучит потрясающе.

Если способность считывать сигналы дополняется встречным процессом их передачи обратно, стимулируя определенные части нервной системы, это (теоретически) открывает множество захватывающих возможностей для игровой индустрии.

Можно ли читать и записывать мысли?

Если говорить о нынешнем состоянии технологий, то ответ и да, и нет. Сигналы, которые мы читаем, нельзя считать мыслями как таковыми, поэтому нельзя «прочитать», что думает другой человек.

Эти сигналы — просто следы, отпечатки активности нервной системы, усиленные шумами и доставленные с опозданием на одну секунду. Читается даже не отдельный нейрон — это просто активность определенной зоны мозга или нервной системы. Кажется невозможным уловить хоть одну мысль в этом массиве информации.

С другой стороны, существуют исследования, основанные на МРТ, которые «расшифровывают» изображения, возникающие при просмотре определенных изображений. Изображения не очень четкие, но из них можно составить общую картину.

Это кажется еще более сложным, если мы рассмотрим возможность записи чьих-то мыслей. В открытом доступе исследований на эту тему нет. Но мы можем предостеречь людей, основываясь на своих предположениях в смежных областях исследований. Возьмите электрошоковую терапию: с ее помощью можно с успехом стереть память пациента и повлиять на его когнитивные способности. Также глубокая стимуляция головного мозга успешно применяется для лечения болезни Паркинсона.

Как это относится к информационной безопасности

Как ни странно, эта тема имеет прямое отношение к информационной безопасности. Мы не чувствуем, что сейчас время обсуждать этическую сторону использования нейроинтерфейсов, только время все исправит. Но мы должны помнить, что, как и любая другая сложная техника, такие устройства нуждаются в защите.

Финансирование #DigitalHealth: @ChooseMuse собирает 11 миллионов долларов на систему тренировки мозга #WearableTech http://t.co/HYyU86IGd4 pic.twitter.com/IiRSXqPyd4

— Muse (@ChooseMuse) 28 апреля 2015 г.

Теперь, когда все подключено, такими должны стать и нейронные устройства. Очевидный случай, который сразу приходит на ум, — использование Интернета для отправки данных, полученных при диагностике либо устройства, либо его пользователя. Когда есть соединение, есть вероятность, что его взломают.

Мы не говорим о недалеком будущем, когда прямые нейроинтерфейсы будут повсеместно распространены. Представьте, что вы используете имплантаты для улучшения зрения или слуха, а кто-то использует их, чтобы спамить вас визуальной или звуковой рекламой или даже передавать ложную информацию по каким-то недружественным причинам.

Чтение мыслей звучит еще страшнее, если оставить в стороне запись воспоминаний. Если есть возможность читать видеоизображения (даже с шумом) сегодня, дайте ей несколько лет, и эта технология будет развиваться — что тогда может произойти?

Сегодня это может показаться гиковской чепухой, но, учитывая скорость, с которой новые технологии разрабатываются и внедряются в больших масштабах, нейронные устройства и побочный ущерб, возникающий в результате небрежного их использования, могут стать реальной проблемой еще раньше, чем они кажется.

P.S. Кстати. Посмотрите на симпатичную штуковину, которая стоит у меня на рабочем столе. Если кто-то из московского офиса «Лаборатории Касперского» заинтересуется, не стесняйтесь зайти и посмотреть, когда будет свободное время.

Исследователи делают шаг к созданию системы интерфейса мозг-компьютер нового поколения

PROVIDENCE, R.I. [Университет Брауна] — интерфейсы мозг-компьютер (BCI) — это новые вспомогательные устройства, которые однажды могут помочь людям с травмами головного мозга или позвоночника двигаться или общаться. Системы BCI зависят от имплантируемых датчиков, которые регистрируют электрические сигналы в мозгу и используют эти сигналы для управления внешними устройствами, такими как компьютеры или роботизированные протезы.

Большинство современных систем BCI используют один или два датчика для выборки до нескольких сотен нейронов, но нейробиологов интересуют системы, способные собирать данные из гораздо больших групп клеток мозга.

Теперь группа исследователей сделала ключевой шаг к новой концепции будущей системы BCI, которая использует скоординированную сеть независимых беспроводных микромасштабных нейронных датчиков, каждый размером с крупицу соли, для записи и стимулировать мозговую деятельность. Сенсоры, получившие название «нейрогрены», независимо друг от друга регистрируют электрические импульсы, создаваемые возбуждающими нейронами, и отправляют сигналы по беспроводной связи в центральный концентратор, который координирует и обрабатывает сигналы.

В исследовании, опубликованном 12 августа в журнале Nature Electronics, исследовательская группа продемонстрировала использование почти 50 таких автономных нейрогранул для записи нейронной активности грызунов.

Исследователи говорят, что полученные результаты являются шагом к созданию системы, которая однажды позволит записывать сигналы мозга с беспрецедентной детализацией, что приведет к новому пониманию того, как работает мозг, и новым методам лечения людей с травмами головного мозга или позвоночника.

«Одна из самых больших проблем в области интерфейсов мозг-компьютер — инженерные способы исследования как можно большего количества точек в мозгу», — сказал Арто Нурмикко, профессор Инженерной школы Брауна и старший автор исследования. «До сих пор большинство BCI были монолитными устройствами — немного похожими на маленькие игольчатые кровати. Идея нашей команды состояла в том, чтобы разбить этот монолит на крошечные датчики, которые можно было бы распределить по коре головного мозга. Это то, что мы смогли продемонстрировать здесь».

Команда, в которую входят специалисты из Брауна, Бейлорского университета, Калифорнийского университета в Сан-Диего и Qualcomm, начала работу по разработке системы около четырех лет назад. По словам Нурмикко, работающего в Брауновском институте изучения мозга Карни, задача была двоякой. Первая часть требовала уменьшить сложную электронику, участвующую в обнаружении, усилении и передаче нервных сигналов, в крошечные кремниевые нейрозерновые чипы. Команда сначала спроектировала и смоделировала электронику на компьютере, а затем прошла несколько итераций изготовления для разработки операционных микросхем.

Вторая задача заключалась в разработке узла внешней связи тела, который получает сигналы от этих крошечных чипов. Устройство представляет собой тонкий пластырь размером с отпечаток большого пальца, который прикрепляется к коже головы вне черепа. Он работает как миниатюрная вышка сотовой связи, используя сетевой протокол для координации сигналов от нейрозерен, каждое из которых имеет собственный сетевой адрес. Патч также обеспечивает беспроводное питание для нейрогрейн, которые предназначены для работы с минимальным количеством электроэнергии.

«Эта работа была настоящим междисциплинарным вызовом, — сказал Джихун Ли, научный сотрудник Брауна и ведущий автор исследования. «Нам пришлось объединить опыт в области электромагнетизма, радиочастотной связи, проектирования схем, изготовления и нейронауки для разработки и эксплуатации нейрозерновой системы».

Цель этого нового исследования состояла в том, чтобы продемонстрировать, что система может записывать нейронные сигналы от живого мозга — в данном случае, мозга грызуна. Команда поместила 48 нейрогранул на кору головного мозга животного, внешний слой мозга, и успешно записала характерные нейронные сигналы, связанные со спонтанной мозговой активностью.

Команда также проверила способность устройств стимулировать мозг, а также записывать из него. Стимуляция осуществляется крошечными электрическими импульсами, которые могут активировать нейронную активность. Исследователи надеются, что стимуляция управляется тем же центром, который координирует нейронную запись и может однажды восстановить функцию мозга, утраченную в результате болезни или травмы.

Размер мозга животного ограничил команду до 48 нейрогранул для этого исследования, но данные показывают, что текущая конфигурация системы может поддерживать до 770. В конечном счете, команда предполагает масштабирование до многих тысяч нейрогранул, что дают недостижимую в настоящее время картину активности мозга.

«Это была непростая задача, так как система требует одновременной беспроводной передачи энергии и работы в сети со скоростью мегабит в секунду, и это должно быть выполнено в условиях чрезвычайно ограниченной площади кремния и ограничений по мощности», — сказал Винсент Леунг, адъюнкт-профессор кафедры электротехники и вычислительной техники в Бэйлоре: «Наша команда расширила границы для распределенных нейронных имплантатов».

Предстоит проделать еще много работы, чтобы воплотить эту полную систему в жизнь, но исследователи говорят, что это исследование представляет собой ключевой шаг в этом направлении.

«Мы надеемся, что в конечном итоге мы сможем разработать систему, которая позволит получить новое научное представление о мозге и новые методы лечения, которые могут помочь людям, пострадавшим от тяжелых травм», — сказал Нурмикко.

Другими соавторами исследования были А-Хён Ли (Браун), Джаннан Хуанг (UCSD), Питер Асбек (UCSD), Патрик П. Мерсье (UCSD), Стивен Шеллхаммер (Qualcomm), Лоуренс Ларсон (Браун) и Фара Лайвалла (Браун). Исследование было поддержано Агентством перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (N66001-17-C-4013).

Будут интерфейсы мозг-компьютер. Будем ли мы готовы?

Статья

27 августа 2020 г.

Иллюстрация Элисон Янгблад/RAND Corporation

Обзор

Человек, управляющий машинами с помощью своего разума, может показаться чем-то из научно-фантастического фильма, но это становится реальностью благодаря интерфейсам мозг-компьютер. Понимание этой новой технологии сейчас может помочь обеспечить наличие эффективных политик до того, как BCI станет частью повседневной жизни.

Три дрона взлетают, наполняя воздух предательским жужжанием. Они медленно плывут вверх, как флот, равномерно распределенный и ровный, а затем парят в воздухе.

На земле пилот не держит пульт. На самом деле он ничего не держит. Он просто спокойно сидит, мысленно управляя дронами.

Это не научная фантастика. Это видео на YouTube от 2016 года.

В ролике кандидат технических наук по машиностроению. кандидат в Аризонский государственный университет (ASU) носит странный головной убор. Это немного похоже на шапочку для плавания, но с почти 130 цветными датчиками, которые обнаруживают мозговые волны студента. Эти устройства позволяют ему управлять дронами, просто думая команды направления: вверх, вниз, влево, вправо .

Сегодня этот тип технологии интерфейса мозг-компьютер (BCI) все еще разрабатывается в лабораториях, таких как лаборатория ASU в 2016 году, которая с тех пор переместилась в Университет Делавэра. В будущем все виды технологий BCI можно будет продавать потребителям или использовать на поле боя.

Флот дронов, управляемых разумом, — это всего лишь один из реальных примеров BCI, исследованных в ходе первоначальной оценки BCI исследователями корпорации RAND. Они рассмотрели текущие и будущие разработки в мире BCI и оценили практическое применение и потенциальные риски различных технологий. Их исследование является частью инициативы RAND Security 2040, которая заглядывает за горизонт и исследует новые технологии и тенденции, формирующие будущее глобальной безопасности.

«Это видео с дронами действительно поразило меня, когда мы проводили исследования», — сказала Аника Биннендийк, политолог из RAND и автор отчета.

«Некоторые из этих технологий кажутся предметом научной фантастики. Но было интересно увидеть, что на самом деле было достигнуто в лабораторных условиях, а затем структурно подумать о том, как это можно использовать за пределами лаборатории».

Само собой разумеется, что прорывы BCI в недалеком будущем могут быть действительно важными.

Поделиться в Твиттере

Если сегодняшние достижения в технологии интерфейса мозг-компьютер уже кажутся невероятными, то само собой разумеется, что прорывы в области НКИ в недалеком будущем могут быть действительно важными. А это значит, что нам нужно начать думать о них сейчас.

Как работают BCI?

Технология BCI позволяет человеческому мозгу и внешнему устройству общаться друг с другом — обмениваться сигналами. Это дает людям возможность напрямую управлять машинами без физических ограничений тела.

/content/rand/blog/articles/2020/08/brain-computer-interfaces-are-going-we-be-ready/jcr:content/par/digitalarticle/par-digital-article/wrapperdiv_878185224/teaserlist

Биннендейк и ее коллеги проанализировали существующие и потенциальные инструменты BCI, которые различаются по точности и инвазивности — двум тесно связанным качествам. Чем больше близость электрода к мозгу, тем сильнее сигнал — как в мозговой вышке сотовой связи.

Неинвазивные инструменты часто используют датчики, прикрепленные к голове или рядом с ней, для отслеживания и записи активности мозга, точно так же, как шапочка для плавания, которую использовал студент ASU. Эти инструменты могут быть легко размещены и удалены, но их сигналы могут быть приглушенными и неточными.

Инвазивный BCI потребует хирургического вмешательства. Электронные устройства должны быть имплантированы под череп, прямо в мозг, чтобы воздействовать на определенные наборы нейронов. Разрабатываемые в настоящее время имплантаты BCI крошечные и могут одновременно задействовать до миллиона нейронов. Например, группа исследователей из Калифорнийского университета в Беркли создала имплантируемые датчики размером примерно с песчинку. Они называют эти датчики «нейронной пылью».

Имплантируемый датчик «нервной пыли», разработанный исследователями Калифорнийского университета в Беркли.

Изображение из Калифорнийского университета в Беркли / CC BY 3.0

Инвазивные методы, вероятно, приведут к более четкому и точному сигналу между мозгом и устройством. Но, как и в случае любой операции, процедуры, необходимые для их имплантации, сопряжены с риском для здоровья.

Мир возможностей

Предоставляя людям возможность напрямую общаться с машинами, BCI может влиять на все аспекты жизни. Но Тимоти Марлер, старший инженер-исследователь RAND и соавтор отчета, говорит, что имеет смысл начать с изучения новой технологии, такой как BCI, через военную призму. Почему? Потому что война — это один из самых сложных сценариев, которые только можно себе представить.

«Если я могу использовать его на войне, я, вероятно, смогу использовать его во время стихийного бедствия, такого как цунами или землетрясение. И, честно говоря, я мог бы использовать его больше для спасения жизней», — сказал Марлер. «Это хорошие вещи. Но мы не обязательно выступаем за использование этих технологий. Мы проверяем жизнеспособность их использования».

Большинство технологий BCI все еще находятся на ранних стадиях разработки и активно исследуются и финансируются Агентством перспективных оборонных исследовательских проектов (DARPA), Армейской исследовательской лабораторией, Исследовательской лабораторией ВВС и другими организациями. С помощью инструментов BCI американские военные потенциально могут повысить физическую и когнитивную мощь своего персонала.

BCI может также обеспечить большие медицинские преимущества в военных и гражданских мирах. Например, люди с ампутированными конечностями могли напрямую управлять сложными протезами конечностей. А имплантированные электроды могут улучшить память у людей с болезнью Альцгеймера, инсультом или черепно-мозговыми травмами. Биннендийк, вспоминая молодую соседку, которая в настоящее время контролирует свою мобильность с помощью джойстика, надеется, что эта технология может однажды революционизировать способность девочки ориентироваться в мире.

Основываясь на своем анализе текущего развития BCI и типов задач, с которыми могут столкнуться будущие тактические воинские части, команда RAND создала набор инструментов, в котором каталогизировано, как BCI может быть полезен в ближайшие годы. Некоторые функции BCI могут быть доступны в течение относительно короткого времени (примерно в течение нескольких десятилетий). Но другим, особенно тем, которые передают более сложные данные, может потребоваться гораздо больше времени для созревания. Затем команда протестировала этот набор инструментов, собрав вместе нейробиологов и людей с опытом боевых действий, чтобы сыграть в игру по национальной безопасности.

Системный подход

Исследователи RAND разработали способ определения
где сейчас находится технология BCI и где она могла бы
потенциально пойти. Они применяли комплексный метод
которые могут быть применены к другим возникающим
технологии.

Изучение технологий завтрашнего дня сегодня

Как и любая новая технология, BCI сопряжена со многими рисками и неизвестными. Прежде чем BCI созреет, разработчикам важно заранее спланировать и рассмотреть этические и политические вопросы, связанные со сложными и потенциально пугающими сценариями.

Например, передовые технологии НКИ можно использовать для уменьшения боли или даже для регулирования эмоций. Что происходит, когда военнослужащих отправляют в бой с пониженным чувством страха? А когда они вернутся домой, какие психологические побочные эффекты могут испытать ветераны без своих «сверхчеловеческих» качеств? Возможно, сейчас самое подходящее время, чтобы продумать эти сценарии и заранее убедиться в наличии ограждений.

При подготовке разработчики BCI должны тщательно взвешивать возможности и риски.

Поделиться в Твиттере

«Может быть рефлекторная реакция на новые технологии — они лишат рабочих мест или будут милитаризованы», — сказал Марлер. «Но BCI не так уж отличается от автомобиля; это может быть опасным, но это может быть очень полезно.

«Я бы хотел, чтобы у нас были эти политические дискуссии об искусственном интеллекте и робототехнике 20 лет назад, потому что во многих отношениях люди сейчас реагируют. Люди боятся того, чего не понимают. Нам всем нужно понимать BCI, чтобы мы могли быть уверены, что не будем безрассудны».

При подготовке разработчики BCI должны тщательно взвесить возможности и риски.

Взвешивание потенциала
Возможности и
Риски BCI

Возможности

Расширенные способности человека

• Более быстрый обмен информацией и улучшение
  ситуационная осведомленность может привести к
  более быстрые и точные решения .
• Люди могли
  управлять машинами своими мыслями .
• Народный
  память, концентрация внимания и когнитивные способности
  производительность может быть улучшена .

Лучшее понимание человеческого опыта

• Люди могли
  монитор чрезмерного стресса или когнитивных функций
  нагрузка .
• Люди могли разработать
  лучшее понимание того, как физиологически
  состояния влияют на
  когнитивные и моторные показатели .

Улучшенная способность преуспевать в сложных
обстоятельства

• Поисково-спасательные работы в
  удаленные или иным образом недоступные среды
  можно улучшить .
• Люди могли общаться молча
  и без риска радиопомех.

Новые возможности лечения здоровья

• Люди, которые не могут пользоваться конечностями, могут
  ходить , манипулировать физическими объектами или ощущать
  взаимодействия с протезами или экзоскелетами.
• Боль, депрессия, посттравматический стресс и
  сильная тревога поддается лечению
  без фармпрепаратов.

Риски

Расширенные способности человека

• Устройства могут быть взломаны , чтобы вызвать
  физический вред; управлять мыслями, эмоциями или
  действия; или получить доступ к личной информации.
• Люди могут быть
  микроуправление на совершенно новом уровне . Это имеет огромное значение для работы, учебы,
  отношения, воспитание детей и т.
• БКИ может быть
  неправильно используется для тоталитарного контроля
  людей.

Лучшее понимание человеческого опыта

• Межличностный
  отношения могут сильно измениться .
• Людям может быть нанесен психологический вред
  если «сверхчеловеческие» способности будут отозваны — для
  Например, по окончании военной службы.
• Долгосрочные психические эффекты неизвестны .

Этические последствия и несправедливость

• В войне,
  Боевая скорость может превысить скорость принятия решений человеком
  скорость . Быстрый обмен информацией между людьми и
  машины поднимают этические вопросы ответственности
  в войне.
• Неравный доступ к технологии BCI может
  расширить существующие социальные, политические и экономические
  неравенства .

Физический вред

• Имплантаты представляют
  риск кровоизлияния, инфекции или поражения головного мозга
  повреждение .
• Долговременные физические эффекты неизвестны .

В отчете представлены рекомендации для правительства США, в том числе планы по устранению недоверия к технологиям BCI среди военнослужащих, которые, как ожидается, будут их использовать, а также рекомендации по обеспечению этичного применения. Исследователи также подчеркивают важность создания инструментов, отвечающих реальным потребностям, а не влюбляться в «изысканную технологию», как выразился Биннендийк, и разрабатывать что-то только потому, что это возможно. Эти и другие соображения могут помочь снизить риски по мере развития возможностей BCI.

Дроны, управляемые мыслью, которые впервые заинтриговали Биннендийк, когда она начала это исследование, могут в конечном итоге стать предками роев беспилотных летательных аппаратов, роботов или даже транспортных средств.

Биннендейк говорит, что важно анализировать новые технологии с точки зрения политики, чтобы понять, как они могут быть полезны в будущем.

«У нас есть возможность опередить игру. Это то, о чем мы должны думать сейчас, прежде чем технологии BCI станут реальностью в повседневном мире».

Кредиты проекта

История

Марисса Норрис

Дизайн и разработка

Элисон Янгблад

Будьте в курсе

Актуальная политика RAND

Получайте еженедельные обновления от RAND.

Подробнее об этом исследовании

Исследование, на котором основана эта статья, было проведено исследователями RAND.