Интерфейсы «мозг-компьютер» развиваются с 1970-х годов, когда ученые впервые показали, что сигналы мозга можно использовать для управления устройствами. Изначально BCI разрабатывались для помощи людям с инвалидностью, но сейчас они применяются в разных сферах — от игр до управления дронами. Однако из-за отсутствия обратной связи BCI-устройства не могут помочь мозгу улучшить контроль, что часто приводит к снижению производительности при длительном использовании. Новое исследование фокусируется на взаимном обучении мозга и машины.
Ученые обнаружили, что изменения в сигналах мозга — это не только случайные колебания, вызванные усталостью или эмоциями. Они также зависят от взаимодействия с нейроинтерфейсом. На основе этого открытия исследователи создали систему с двухконтурной обратной связью, используя энергоэффективный чип на мемристорах, имитирующий нейронные сети. Эта технология обеспечивает более естественное взаимодействие между мозгом и машиной.
Технология использует машинное обучение для постоянной адаптации декодера к изменениям мозговых сигналов и обеспечивает обратную связь в реальном времени для улучшения контроля. По сравнению с традиционными цифровыми BCI, технология увеличивает эффективность более чем в 100 раз и снижает энергопотребление в 1000 раз.
Двухконтурная система позволила выполнять более сложные задачи, улучшив управление по сравнению с большинством BCI, которые обеспечивают контроль только по двум направлениям, например, вверх/вниз или влево/вправо.
Новая система работает с четырьмя степенями свободы, включая движения вперед/назад и вращение, и все это только силой мысли.
В исследовании с 10 добровольцами, которое длилось шесть часов, адаптивная система повысила точность BCI на 20% по сравнению с обычными интерфейсами. Результаты подтвердили ее стабильность и эффективность в долгосрочной перспективе.
США, Европа и Китай лидируют в развитии технологии нейроинтерфейсов. В то время как компания Илона Маска Neuralink занимается имплантируемыми интерфейсами, китайские исследователи делают успехи в неинвазивных и адаптивных BCI.
