Команда исследователей из Университета Карнеги Меллона в сотрудничестве с Университетом Миннесоты совершила прорыв в области неинвазивного управления роботизированными устройствами. Используя неинвазивный компьютерно-мозговой интерфейс (BCI), исследователи разработали первый в мире роботизированный манипулятор, управляемый силой мысли, а также демонстрирующий способность непрерывно отслеживать и следовать за курсором компьютера.
Возможность неинвазивного управления роботизированными устройствами с использованием только собственных мыслей будет иметь широкое применение в обществе, в частности принося пользу парализованным пациентам и людям с нарушениями движения.
Было показано, что BCI смог достичь хороших показателей в плане управления роботизированными устройствами, используя только сигналы, воспринимаемые от мозговых имплантатов. Когда роботизированными механизмами удастся управлять с высокой точностью, их можно будет использовать для выполнения различных повседневных задач.
Однако сейчас BCI успешно управляет роботизированными руками только с использованием инвазивных имплантатов мозга. Эти имплантаты требуют значительного медицинского и хирургического опыта для правильной установки и эксплуатации, не говоря уже о стоимости и потенциальных рисках для субъектов, и поэтому их применение было ограничено лишь несколькими клиническими случаями.
Главная задача исследований BCI заключается в разработке менее инвазивной или даже полностью неинвазивной технологии, которая позволила бы парализованным пациентам контролировать свое окружение или роботизированные конечности, используя свои собственные «мысли». Такая неинвазивная технология, в случае успеха, принесла бы огромную пользу многочисленным пациентам и обычному населению.
Однако BCI, которые используют неинвазивное внешнее зондирование, а не мозговые имплантаты, получают «более грязные» сигналы, что приводит к более низкому разрешению и менее точному контролю. Таким образом, при использовании только мозга для управления роботизированной рукой неинвазивный BCI не подходит для применения имплантированных устройств. Несмотря на это, исследователи BCI продвинулись значительно вперед, постоянно улучшая неинвазивную технологию, которая могла бы ежедневно помогать пациентам во всем мире.
Бин Хе, профессор-попечитель и заведующий кафедрой биомедицинской инженерии в Университете Карнеги Меллона, пытается достичь этой цели, совершая одно ключевое открытие за один раз.
«Были достигнуты значительные успехи в управлении роботизированными устройствами с использованием мозговых имплантатов. Это превосходная наука», – отмечает исследователь. «Но конечной целью является неинвазивная технология. Достижения в области нейронного декодирования и практическая полезность неинвазивного контроля над роботизированными конечностями будут иметь серьезные последствия для возможного развития неинвазивной нейороботики».
Используя новые методы восприятия и машинного обучения, он и его лаборатория смогли получить доступ к сигналам глубоко внутри мозга, достигнув высокого разрешения управления роботизированной рукой. Благодаря неинвазивной нейровизуализации и новой парадигме непрерывного преследования, система научилась преодолевать шумные сигналы ЭЭГ, что привело к значительному улучшению нейронного декодирования и облегчило непрерывное управление роботизированными устройствами в режиме реального времени.
Используя неинвазивный BCI для управления роботизированной рукой, которая отслеживает курсор на экране компьютера, он впервые показал людям, что манипулятор теперь может непрерывно следовать за курсором. Ранее подобные устройства следовали за движением курсора резкими, дискретными движениями, как будто пытались «догнать» команды мозга – теперь конечность следует за курсором плавно и непрерывно.
В статье, опубликованной в журнале Science Robotics, команда создала новую платформу, которая направлена на улучшение «мозговых» и «компьютерных» компонентов BCI за счет повышения вовлеченности пользователей и их обучения, а также усовершенствования пространственного разрешения неинвазивных нейронных данных посредством визуализации источников ЭЭГ.
В размещенной статье указано, что уникальный подход команды к решению этой проблемы улучшил систему обучения BCI почти на 60 процентов для традиционных задач центрирования, а также повысил качество непрерывного отслеживания компьютерного курсора более чем на 500 процентов.
«Несмотря на технические проблемы с использованием неинвазивных сигналов, мы полностью привержены тому, чтобы донести эту безопасную и экономичную технологию до людей, которые могут извлечь из нее пользу», – отмечает ученый. «Эта работа представляет собой важный шаг в развитии неинвазивных компьютерно-мозговых интерфейсов – технологии, которая когда-нибудь может стать повсеместной вспомогательной системой, помогающей людям, как смартфоны».