Инженеры разработали нейроинтерфейс с искусственным интеллектом. Переводит мысли в действия

В этом новом интерфейсе «мозг-компьютер» (НМК) искусственный интеллект помогает пользователю быстрее и точнее выполнять задания, такие как перемещение курсора или управление роботизированной рукой. Это открывает возможности для людей с ограниченными физическими возможностями, давая им больше контроля над окружающим миром.

В исследовании, опубликованном в Nature Machine Intelligence, подчеркивается, что разработанный интерфейс показывает качественно новый уровень работы среди аналогичных неинвазивных систем. Это может стать основой для создания технологий, которые значительно упростят жизнь людям с ограниченными возможностями, например, тем, кто страдает от паралича или неврологических заболеваний.

Для декодирования сигналов электроэнцефалографии (ЭЭГ) исследователи разработали уникальные алгоритмы, которые интерпретируют электрическую активность мозга и определяют намерения движения. Эти сигналы связываются с платформой искусственного интеллекта, которая в реальном времени анализирует направление действий пользователя. В результате, время выполнения задач сокращается.
«С применением искусственного интеллекта, мы стремимся к созданию менее инвазивных решений для интерфейсов «мозг-компьютер», — говорит Джонатан Као, ведущий исследователь и доцент кафедры электротехники и вычислительной техники. — Наша цель — разработать системы ИИ-BCI, которые предоставят людям с двигательными нарушениями больше независимости в повседневной жизни».

Хирургически имплантируемые устройства ИМК, хоть и способны преобразовывать мозговые сигналы в команды, сопряжены с высокими рисками и затратами на нейрохирургическое вмешательство. Более двадцати лет после первой демонстрации эти устройства все еще находятся на стадии ограниченных клинических испытаний. В то же время носимые интерфейсы имеют более низкий уровень надежности в обнаружении мозговых сигналов.

Чтобы преодолеть эти недостатки, команда провела испытания нового неинвазивного интерфейса на четырех участниках: троих здоровых и одном с параличом ниже пояса. Участники носили специальные головные уборы для записи ЭЭГ, а исследователи использовали алгоритмы для преобразования мозговых сигналов в движения курсора и роботизированной руки. Искусственный интеллект, в свою очередь, наблюдал за действиями пользователей и помогал в выполнении заданий.

В первом испытании участникам предлагалось переместить курсор на экране для попадания на восемь целей, удерживая курсор на каждой из них не менее 0,5 секунды. Во втором задании они должны были активировать роботизированную руку для перемещения четырех блоков на столе в заданные позиции.

Все участники справились с заданиями намного быстрее с помощью ИИ. Особенно впечатляет тот факт, что парализованный участник смог выполнить задание с роботизированной рукой за шесть с половиной минут, в то время как без помощи ИИ он не смог бы справиться с этой задачей.

Система BCI расшифровывала мозговые сигналы, которые отражали предполагаемые действия участников. Искусственный интеллект, использующий компьютерное зрение, определял намерения пользователей, а не движения их глаз, для управления курсором и размещения блоков.

«Мы планируем дальнейшее развитие ИИ-BCI, включая создание более совершенных помощников, которые смогут управлять роботизированными руками с большей скоростью и точностью», — добавляет Йоханнес Ли, докторант университета и соавтор исследования. «Более масштабные данные для обучения ИИ также могут улучшить выполнение сложных задач и декодирование ЭЭГ».

Авторы исследования являются членами Лаборатории нейронной инженерии и вычислений под руководством Као, среди которых Санджун Ли, Абишек Мишра, Сюй Янь, Брэндон Макмахан, Брент Гейсфорд, Чарльз Кобашигава, Майк Цюй и Чанг Се. Као также преподает на кафедре компьютерных наук и участвует в межфакультетской программе по нейронауке.

Исследование было поддержано Национальными институтами здравоохранения и Научным центром исследований человечества и искусственного интеллекта (Science Hub for Humanity and Artificial Intelligence), который является совместным проектом UCLA и Amazon. Команда также подала заявку на патент на технологию ИИ-BCI.