Поскольку нейронные сети и машинное обучение становятся быстрее и экономичнее, идея управления технологией с помощью только своего мозга набирает обороты. Исследователи из Университета Вандербильта получили финансирование на использование нескольких современных методов нейронной визуализации и машинного обучения для разработки нового компьютерного интерфейса, управляемого исключительно мозгом.
исследователи планируют использовать технологии ультразвука и электроэнцефалограммы (ЭЭГ) внутри устройства, которое вы носите на голове, для предоставления в реальном времени информации о том, какие области мозга активированы заданным стимулом, например чувством, действием или задачей. Согласно теории, эта информация может в конечном итоге привести к простому способу взаимодействия с машиной с помощью одной мысли.
Сегодняшняя проблема - это ЭЭГ, и данные УЗИ по своей природе содержат шум. Таким образом, трудно экстраполировать значимую информацию из любого набора данных. Команда Вандербильта планирует использовать нейронные сети и машинное обучение, которые в конечном итоге смогут работать через шум и раскрывать детали мозговой активности, которые заменят собой даже самые подробные подходы, используемые в настоящее время.
Применение этой технологии огромно. Пациент с двигательными нарушениями, такими как БАС, может подумать о стакане воды, и робот-рука может достать его за него. Студент может автоматически отметить часть лекции, в которой он запутался, напрягся или отвлекся. Вызов Uber или регистрацию на рейс можно было произвести просто мысленно. Дни споров с Siri, Alexa или Google закончились. Опыт, выходящий за рамки Minority Report. Интересная мысль, а?
Это была статья 96 из серии Краткие сведения о Studio.
использованная литература
Кармена, Дж. М., Лебедев, М. А., Крист, Р. Э., О’Догерти, Дж. Э., Сантуччи, Д. М., Димитров, Д. Ф.,… и Николелис, М. А. (2003). Научиться управлять интерфейсом мозг-машина для достижения и хватания приматов. PLoS биология, 1 (2), e42.
Фитцгиббон, С. П., Пауэрс, Д. М., Поуп, К. Дж., И Кларк, К. Р. (2007). Удаление шума и артефактов ЭЭГ с помощью слепого разделения источников. Журнал клинической нейрофизиологии, 24 (3), 232–243.
Наир, П. (2013). Мозг-машинный интерфейс. Труды Национальной академии наук, 110 (46), 18343–18343.
Серруя, М. Д., Хатсопулос, Н. Г., Панински, Л., Товарищи, М. Р. и Донохью, Дж. П. (2002). Интерфейс мозг-машина: мгновенный нейронный контроль сигнала движения. Природа, 416 (6877), 141.
Университет Вандербильта (10 мая 2018 г.). Ультразвуковой шлем сделает живые изображения, возможен интерфейс мозг-машина. NeuroscienceNews. Получено 10 мая 2018 г. с сайта http://neurosciencenews.com/ultrasound-helmet-images-bmi-9020/.
