Насколько мы далеки от разработки чего-то прямо из «Звездных войн»?
[ отрывок из фильма Звездные войны: Эпизод V - Империя наносит ответный удар, сценарий Ли Брэкетт и Лоуренс Кэздан; По рассказу Джорджа Лукаса]
В этот момент меч Вейдера падает на правое предплечье Люка, отрезая ему руку и отправляя его меч в полет. Испытывая сильную боль, Люк сжимает предплечье под левой подмышкой и продвигается назад по гентри к ее крайнему концу. Вейдер следует за ним. Ветер стихает. Люк держится. Больше некуда идти.
ВАДЕР:… присоединяйтесь ко мне, и я завершу ваше обучение. Совместными усилиями мы сможем положить конец разрушительному конфликту и навести порядок в галактике.
ЛЮК Я никогда не присоединюсь к вам!
ВЕЙДЕР Если бы ты только знал силу темной стороны. Оби-Ван никогда не рассказывал вам, что случилось с вашим отцом.
ЛЮК Он сказал мне достаточно! Это вы его убили.
ВЕЙДЕР Нет. Я твой отец.
В Neurotech @ Berkeley наше внимание привлекают не попытки Люка заменить своего отца - 40-летний спойлер: у него действительно появился «новый» отец, так сказать, - а рука, которую он получает в конце фильма. . Это замечательный нейропротез: полностью под нейрональным контролем, достаточно ловкий, чтобы обращаться со световым мечом, и, что наиболее важно, рефлекторно реагирует на сенсорные стимулы. Если отбросить негорючие металлические кости, он неотличим от настоящего.
Это также мечта многих нейротехнологов. Насколько мы далеки от разработки чего-то прямо из Звездных войн? Мы обсудим этот вопрос в двух основных частях: первая касается нейропротезных устройств в целом, а вторая - недавнего прорыва в этой области.
ЧАСТЬ I: Нейропротезирование
Наше внимание уделяется искусственным конечностям, управляемым мозгом, или моторным нейропротезам, особенно тем, которые помогают инвалидам и парализованным пациентам. Как правило, мы можем разбить их функцию на три этапа:
1.1: Запись и расшифровка активности мозга до, во время и после произвольного движения.
Наш мозг представляет собой сеть нейронов, нервных клеток, которые передают информацию с помощью электрических и химических сигналов. Давайте сузим наш взгляд на ту часть мозга, которая отвечает за планирование, контроль и выполнение произвольных движений, - на моторную кору. Чтобы записать электрические сигналы от моторной коры, мы знаем три основных подхода. Первые два - это электроэнцефалограммы (ЭЭГ), серия электродов, помещаемых на кожу головы пациента, и электрокортикография (ЭКоГ), при которой электроды хирургическим путем вводятся в мозг.
Третья, электромиография (ЭМГ), измеряет электрические импульсы не от мозга, а от связанных групп мышц. Мы разделяем его, потому что в последнее время ему уделяется много внимания: заинтересованные читатели могут посмотреть на CTRL-Labs, стартап EMG, недавно приобретенный Facebook за кругленькую сумму в 1 миллиард долларов. После ЭЭГ / ЭКоГ / ЭМГ, разложение этих сигналов на составляющие их частоты дает полезные данные: альфа, бета и т. Д. Паттерны, которые мы обычно называем «мозговыми волнами». Теперь мы готовы к Фазе 2.
1.2: Передача расшифрованных сигналов на внешний компьютер и их обработка.
Поскольку каждый нейропротез уникален для пользователя, рассматриваемый компьютер должен будет постоянно изучать нейронный механизм, связанный с желаемыми движениями пользователя. В случае искусственной руки, например: какие частоты могут быть связаны с определенным типом движения руки?
Это должно соответствовать потребностям пациента и работать с большой эффективностью в режиме реального времени. Мы можем разработать программу, которая принимает данные, делает предположения, которые экстраполируют эти данные, оценивает точность этих предположений и учитывает эту точность при следующей экстраполяции. Это позволяет ему постоянно учиться, разучиваться и переучиваться на основе внешних стимулов и с минимальным вмешательством человека.
Такой алгоритм - тот, который принимает определенные вещи как факты и строит на этих фактах основу для оценки - по сути, представляет собой ограниченный искусственный разум, который позволяет нейропротезным устройствам «обучаться» на конкретном пользователе. Для распознавания многие такие программы называются нейронными сетями, которые сами по себе являются типами алгоритмов машинного обучения. Убедившись в качестве нашего алгоритма, мы можем перейти к последнему этапу: этапу 3.
1.3: Создать трехстороннюю коммуникационную сеть между человеком (мозгом), компьютером и машиной (протезом).
После того, как компьютер заложил основу для функционирования протезного устройства, он передает соответствующую информацию устройству. Эти данные - систематизированный набор инструкций, которые протез использует для перемещения - называются командами управления. Это может стать серьезной инженерной проблемой: как бы вы описали, например, все движения, необходимые для удержания чашки? Мы могли бы сказать «сформировать зеркальную С-образную форму большим пальцем и согнуть пальцы вокруг чашки». Но управляющие команды должны моделировать каждую часть С-образной формы и локона, большинство из которых являются подсознательными.
Здесь на помощь приходит наш алгоритм: компьютер сообщает устройству о необходимости многократно выполнять одно и то же движение и сохраняет данные об относительных успехах и неудачах. Эти данные называются данными обратной связи, поскольку они предоставляют информацию о том, насколько эффективна система, и позволяют алгоритму вносить изменения. Мы повторяем этот процесс до тех пор, пока пользователь не сможет эффективно выполнить действие с незначительной частотой отказов. В этот момент, когда датчики протеза руки обнаруживают объект, алгоритм автоматически смыкает пальцы вокруг него.
Хотя эти три этапа представляют собой общую модель нейропротезирования, которое действует по команде мозга, одна из проблем, с которой было трудно справиться, - это как включить осязание в протезы конечностей. Здесь мы возвращаемся к Звездным войнам.
ЧАСТЬ II: Рука Луки
Рука LUKE, разработанная корпорацией DEKA Integrated Solutions Corporation и Университетом Юты при финансовой поддержке DARPA (Агентство перспективных оборонных исследовательских проектов), представляет собой роботизированную протезную руку, которая сделана из металлических двигателей и имеет силиконовую «кожу», покрывающую руку, как показано на изображение выше . Он питается от внешнего аккумулятора и подключается к внешнему компьютеру.
Оригинальная рука LUKE, одобренная FDA для коммерческого использования в 2014 году, была первой протезной рукой с компьютерным управлением, которая могла одновременно выполнять разные движения. Имея до десяти механических суставов и несколько схем захвата, он был разработан для большого диапазона движений. Кроме того, в настоящее время это единственная коммерчески доступная нейропротезная конечность с приводом плеча.
Однако новая рука LUKE не только имитирует сигналы, которые мозг посылает руке, но и сигналы, которые посылаются от руки обратно в мозг. Таким образом, недавно модернизированная рука LUKE может восстановить у людей с ампутированными конечностями чувство осязания и, в свою очередь, их способность хватать хрупкие предметы.
2.1: Три фазы в руке LUKE
Рука LUKE демонстрирует три фазы нашей общей нейропротезной модели, но также включает в себя механизм обратной связи с мозгом.
Как отмечалось ранее, первая фаза - это запись и расшифровка активности мозга до, во время и после выполнения произвольного движения. Рука LUKE использует ЭМГ, потому что она обеспечивает большие, более легко обнаруживаемые амплитуды, неинвазивна и имеет меньше проблем с нарушенной сенсорной обратной связью.
В частности, LUKE собирает мышечную обратную связь через матрицу наклонных электродов Юты или USEA, которая опирается на пучок из 100 электродов, прикрепленных к нервам в плече над местом ампутации.
Фаза 2 и фаза 3 работают как раньше: USEA передает сигналы компьютеру, который интерпретирует их и преобразует нервные сигналы в цифровые сигналы, которые управляют протезом руки. После фазы 3 рука LUKE становится очень интересной:
2.2: Обратная связь с мозгом
До сих пор мы говорили только о том, как нервные сигналы могут использоваться для управления нейропротезом. Но с рукой LUKE этот процесс является улицей с двусторонним движением - когда ручная часть руки LUKE соприкасается с объектом, некоторые из 119 контактных датчиков на руке запускают симуляцию микроэлектродов, которые посылают сигналы в уцелевшую руку. нервы. Этот шаг имитирует осязание, при котором конечность передает сигналы в мозг.
Небольшой эксперимент: возьмите любой маленький предмет, который лежит вокруг вас, возьмите его и поднимите. Обратите внимание, как легко было избежать падения или раздавливания. Теперь представьте сценарий, в котором ваше единственное ощущение объекта было связано с его восприятием, - сценарий, при котором вы абсолютно ничего не чувствуете между пальцами. Было бы очень трудно избежать приложения слишком большого давления, раздавливания объекта или приложения слишком малого давления и неспособности поднять его.
Чувство осязания чрезвычайно важно при манипулировании объектами. Благодаря механизму обратной связи руки LUKE инвалиды могут захватывать предметы и манипулировать ими с ловкостью, приближающейся к ловкости настоящей руки. Чтобы приблизить осязание еще точнее, Университет Юты разработал математическую модель, которая приближает, как человеческое тело естественным образом воспринимает эти сигналы.
Заключение
С помощью руки LUKE у нас есть ответ. Будучи незрелой версией искусственной руки Люка Скайуокера, он предполагает, что мы действительно очень близки к созданию чего-то прямо из Звездных войн. Это, конечно, только порождает новые вопросы. Пройдет совсем немного времени, и нейропротезы по своим функциональным возможностям превзойдут или сравняются с реальными. В какой момент нейропротезы станут нейроусилением? Искусственная рука все еще остается человеческой рукой? В шутку, когда же появятся световые мечи, которыми можно будет ловко манипулировать?
Спасибо за чтение, и да пребудет с вами Сила.
Соавторами этой статьи являются Шреяш Айенгар и Жозефина Тай.
Шреяш изучает электротехнику и информатику в Калифорнийском университете в Беркли.
Жозефина изучает молекулярную и клеточную биологию в Калифорнийском университете в Беркли.
Эту статью отредактировал Кристофер Цзоу, студент Калифорнийского университета в Беркли, изучающий нейробиологию и информатику.
Чтобы получить список источников, свяжитесь с Neurotech @ Berkeley по адресу [email protected].
