Codzienne korzystanie z robotów sterowanych mózgiem i neuroprotez jest najważniejszą obietnicą stworzenia interfejsu mózg-maszyna (BMI) dla osób cierpiących na poważną niepełnosprawność ruchową. Nowe badanie przeprowadzone przez University of Texas w Austin robi krok naprzód w dziedzinie interfejsów mózg-maszyna — systemów komputerowych, które zamieniają aktywność umysłu w działanie.
W tym badaniu kilka osób z niepełnosprawnością ruchową mogłoby obsługiwać wózek inwalidzki, który przekładałby ich myśli na ruch. Badanie jest istotne także ze względu na nieinwazyjny sprzęt używany do operacji wózek inwalidzki.
José del R. Millán, profesor na Wydziale Inżynierii Elektrycznej i Komputerowej Chandra Family w Cockrell School of Engineering, który kierował międzynarodowym zespołem badawczym, powiedział: „Wykazaliśmy, że osoby, które będą końcowymi użytkownikami tego typu urządzeń, potrafią poruszać się w środowisku naturalnym przy pomocy interfejs mózg-maszyna".
Koncepcja wózka inwalidzkiego napędzanego myślami była badana od lat. Mimo to większość wysiłków opierała się na osobach sprawnych lub bodźcach, które powodują, że wózek inwalidzki przejmuje kontrolę nad użytkownikiem, a nie odwrotnie.
W tym przypadku trzy osoby cierpiące na tetraplegię – niezdolność do poruszania rękami i nogami z powodu urazów kręgosłupa – z różnym powodzeniem obsługiwały wózek inwalidzki w chaotycznym, naturalnym otoczeniu. Interfejs przechwycił ich aktywność mózgu, a algorytm uczenia maszynowego przekształcił je w instrukcje obsługi wózka inwalidzkiego.
Naukowcy zauważyli, „To znak przyszłej rentowności komercyjnej wózków inwalidzkich napędzanych umysłem, które mogą pomóc osobom z ograniczonymi funkcjami motorycznymi”.
„Badanie jest również istotne ze względu na nieinwazyjny sprzęt używany do obsługi wózka inwalidzkiego”.
Co zaskakujące, naukowcy nie wszczepili uczestnikom żadnego urządzenia ani nie stosowali wobec nich żadnego rodzaju stymulacji. Uczestnicy musieli nosić czapkę z elektrodami rejestrującymi aktywność elektryczną mózgu, tzw elektroencefalogram (EEG). Te sygnały elektryczne zostały wzmocnione i przesłane do komputera, co przełożyło myśli każdego uczestnika na działanie.
Do sukcesu badania w największym stopniu przyczyniły się dwie ważne dynamiki. Pierwszy obejmuje program szkoleniowy dla użytkowników.
Technik wizualizacji ruchu krzesła uczono użytkowników w taki sam sposób, w jaki uczyli się poruszać rękami i stopami. Aktywność mózgu uczestników badania zmieniała się w miarę wydawania poleceń, a naukowcy byli w stanie monitorować te zmiany.
Drugi autor zapożyczył się z robotyki. Aby lepiej poznać otoczenie, naukowcy wyposażyli swoje wózki inwalidzkie w czujniki. Dodatkowo wykorzystali oprogramowanie inteligencji robotycznej, aby pomóc wózkowi inwalidzkiemu w dokładnym i bezpiecznym poruszaniu się, wypełniając luki w poleceniach użytkowników.
Millan powiedziany, „To działa bardzo podobnie do jazdy konnej. Jeździec może kazać koniowi skręcić w lewo lub wejść przez bramę. Ale ostatecznie koń będzie musiał znaleźć optymalny sposób wykonania tych poleceń.
Członkami zespołu biorącego udział w projekcie są Luca Tonin z Uniwersytetu w Padwie we Włoszech; Serafeim Perdikis z Uniwersytetu w Essex w Wielkiej Brytanii; Taylan Deniz Kuzu, Jorge Pardo, Thomas Armin Schildhauer, Mirko Aach i Ramón Martínez-Olivera z Ruhr-Universität Bochum w Niemczech; Bastien Orset z École Polytechnique fédérale de Lausanne w Szwajcarii; oraz Kyuhwa Lee z Wyss Center for Bio and Neuroengineering w Szwajcarii.
Referencje czasopisma:
- Luca Tonin i in. Nauka kontrolowania wózka inwalidzkiego napędzanego BMI dla osób z ciężką tetraplegią. iNauka, DOI: 10.1016/j.isci.2022.105418
