A Tsinghua és a Tianjin Egyetemek kínai tudósai áttörést értek el az agy-számítógép interfészek (BCI) területén. Létrehozták a világ első kétirányú adaptív rendszerét, amely jelentősen növeli a hatékonyságot, és megnyitja az utat a gyakorlati alkalmazások előtt. Kutatásaik szerint a kifejlesztett rendszer akár 100-szor hatékonyabb, mint a hagyományos BC
A kutatók felfedezték, hogy az agyi jelek megváltoznak a hagyományos eszközökkel való interakció eredményeként. Ennek hatására létrehoztak egy memrisztor áramkört használó visszacsatolási rendszert, amely neurális felépítésének és energiahatékonyságának köszönhetően ideálisan alkalmas volt erre a célra. Ez a rendszer két visszacsatolási hurok alapján működik. Az első, a gépi tanulási hurok frissíti az agyhullám-dekódert, és lehetővé teszi, hogy alkalmazkodjon az agyi jelek változásaihoz. A második, az agyi tanulási hurok valós idejű visszajelzéssel segíti a felhasználót az irányítás javításában. A visszajelzésnek köszönhetően a készülék képes nagyobb számú agyhullám-mintát felismerni, ami lehetővé teszi a felhasználó számára, hogy összetettebb feladatokat hajtson végre.
Kína az USA és Európa mellett kulcsszerepet játszik a BCI-technológia fejlesztésében. Eközben az olyan cégek, mint az Elon Musk által alapított Neuralink, az invazív agyi implantátumokra összpontosítanak. A kínai tudósok jelentős előrelépést értek el a nem invazív és adaptív interfészek területén. Eredetileg ezt a technológiát a fogyatékkal élők számára fejlesztették ki, de ma már játékokban, kéz nélküli drónvezérlésben és más interaktív technológiákban is alkalmazzák. A fejlesztők azt állítják, hogy innovációjukat hamarosan orvosi és fogyasztói eszközökbe, például viselhető kütyükbe és hordozható elektronikai eszközökbe is beépíthetik.
Mi az a BCI?
Az agy – számítógép-interface (brain–computer interface/BCI) olyan koponyába implantált eszköz, amit a gondolatok működtetnek. Az eszközök tucatnyi vagy akár több száz elektródát helyeznek el az agy felszínén (egy koponyába egy vagy néhány BCI-t ültethetnek). Az elektródák által összegyűjtött jeleket aztán egy dekódoló egység elemzi, majd az információ mozgási paranccsá alakul, és elektromos vezetőn keresztül eljut a működtetett gépig. Bár a BCI-fejlesztés fő mozgatórugója, hogy segítsen helyreállítani a bénult emberek funkcióit, a technológia a kutatók számára egyedülálló lehetőséget ad az emberi agy szerveződésének feltárására is. A BCI-k ráadásul nagyobb felbontást biztosítanak, mint a legtöbb más módszer, írja az agy – számítógép-interface-szel kapcsolatos kutatások legújabb eredményeiről beszámoló Nature-cikkében Miryam Naddaf. Ma már egy-egy idegsejt ingerületét is el lehet vezetni egy-egy elektródával, legtöbbször az agy felületéről, de arra is van példa, hogy az elektródákat bevezessék az agyba. Az összegyűjtött információt legtöbbször vezetéken továbbítják. Egy esetben állítólag már beültettek vezeték nélküli BCI-t is emberbe, erről azonban roppant keveset tudunk, mert Elon Musk tulajdonos és a beültetést végző Neuralink nevű vállalat titkolózik. Olyannyira, hogy vizsgálatukat – bár az FDA elfogadta – még a ClinicalTrials.gov-on sem regisztrálták, és nem nyilatkoznak róla.
Hogy működik?
A BCI-k egyedülálló előnye, hogy sokkal hosszabb időn keresztüli méréseket is lehetővé tesznek, mint a klasszikus eszközök. Nemcsak napokon, heteken, hanem hónapokon, akár éveken keresztül képesek rögzíteni a felvételeket. Így olyan dolgokat tanulmányozhatnak általuk, mint a hosszú távú tanulás vagy az agyi plaszticitás. Az elképzelés, hogy az emberi agy elektromos aktivitását rögzíteni lehet, először 100 évvel ezelőtt nyert bizonyítást. Hans Berger német pszichiáter elektródákat erősített egy 17 éves fiú fejbőrére, akinek koponyáján agydaganat miatt végzett műtét után lyuk maradt. Amikor Berger e nyílás fölötti bőrön regisztrált elektromosságot, először figyelhette meg a később általa elektroencefalogramnak elnevezett agyhullámokat. A későbbiekben Berger használt az agy felszínére helyezett elektródákat is. A beültetett elektródákról történő ingerületrögzítés azóta is standard módszer az epilepsziás rohamok induló helyének pontos meghatározására, így az állapot műtéttel kezelhető.
2004-ben Matt Nagle, aki gerincsérülés következtében lebénult, lett az első személy, aki hosszú távú invazív BCI-rendszert kapott, ami több elektródát használt az elsődleges motoros kéreg egyes neuronjai aktivitásának rögzítésére. Ő képes volt a rendszer segítségével kinyitni és becsukni egy kézprotézist, és alapvető feladatokat végezni egy robotkarral. A kutatók a BCI működéséhez szükséges jelek előállításához is alkalmazzák a személy fejbőrére helyezett, nem invazív elektródákat használó EEG-t is. Ezek lehetővé teszik, hogy a bénult emberek kerekesszéket, robotkart és játékeszközöket irányítsanak. De a jelek gyengébbek és az adatok kevésbé megbízhatóak, mint az invazív eszközök esetében.
Eddig körülbelül 50 embernek ültettek be BCI-t. A mesterséges intelligencia, a dekódoló eszközök és a hardverek terén elért fejlődés napjainkban jelentősen előremozdítja a területet. Egyre kifinomultabbá válnak az elektródasorok. Az emberi hajszálnál vékonyabb szilíciumelektródák tömbje közel 1000 érzékelőt tartalmaz, és képes egyetlen neuron elektromos jeleit érzékelni.
A BCI-vizsgálatok eredményei
Az anatómiával kapcsolatos felfedezésekről szólva a Nature-ben publikált cikk kifejti: tavaly egy munkacsoport BCI-implantátumot használt beszédgenerálásra egy motoneuron-betegségben (amyotrophiás lateralsclerosis) szenvedő személynél. Arra számítottak, hogy a precentrális gyrusnak nevezett motoros terület neuronjai aszerint csoportosulnak, hogy melyik izmot – állkapocsízület izmai, gége, ajkak vagy nyelv izmai – irányítják. Ehelyett azt találták, hogy a különböző izmokat beidegző neuronok össze vannak keveredve. Megállapították továbbá, hogy a Broca-terület (egy olyan agyi régió, amelyről úgy gondolták, hogy szerepet játszik a beszédprodukcióban és az artikulációban) alig, vagy egyáltalán nem tartalmaz információt a szavakról, az arcizmok mozgásáról vagy a fonémáknak nevezett hangegységekről. Vagyis ez a terület nem irányíthatja önmagában a beszédprodukciót. Ugyanez a munkacsoport egy 2020-as tanulmányában két különböző mértékben mozgáskorlátozott embernél rögzített jeleket a premotoros kéregnek a kéz mozgatásáért felelős területéről, majd BCI használatával felfedezték, hogy a terület mind a négy végtagra együttesen tartalmaz neuralis kódokat (nem csak a kezekre, ahogy azt korábban feltételezték). Ez megkérdőjelezi azt az orvosi oktatásban közel 90 éve létező elképzelést, hogy a testrészek topográfiai térképen reprezentálódnak az agykéregben. Egy másik munkacsoport BCI-vizsgálatából pedig az derült ki, hogy a jobb kéz mozgatásakor nemcsak a bal, hanem a jobb féltekei motoneuronok is aktívak.
Egy team olyan BCI-implantátumot fejlesztett ki, amely képes valós időben beszédet generálni, amikor a résztvevők anélkül suttognak vagy beszélnek képzeletben, hogy mozgatnák az ajkukat vagy hangot adnának ki. A BCI-eszköz által a suttogott és a képzelt beszéd esetén felvett agyi jelek hasonlóak voltak a beszélt beszéd során rögzítetthez. Ez azt jelenti, hogy még ha valaki nem is tud beszélni, akkor is képes elképzelni a beszédet, és működtetni a BCI-t. Ez drasztikusan megnöveli azoknak a betegeknek a számát, akik használhatnának egy ilyen beszédgeneráló BCI-t.
Az agy károsodásakor (pl. stroke esetén) a BCI-k más terápiás beavatkozásokkal együtt arra is használhatók, hogy segítsenek egy új agyterületet betanítani, ami átveheti a károsodott régió helyét. A BCI ugyanis segíthet az agynak a tanulásban. Ez az ember és gép közötti visszacsatolás a BCI-k kulcsfontosságú eleme, ami lehetővé teszi az agyi aktivitás közvetlen irányítását. A résztvevők megtanulhatják, hogyan állítsák be mentális fókuszukat, hogy valós időben javítsák a dekóder kimenetét.
A BCI-vizsgálatokban egyelőre kevés a résztvevő, a kutatások hatóköre korlátozott és főként a motoros funkciókban érintett agyi régiókra összpontosítanak. A terület munkaintenzív: legalább tízszer annyi kutató dolgozik a BCI-ken, mint ahány BCI-t használó beteg és vizsgálati személy van.
