Исследователи из EPFL разработали миниатюрный интерфейс «мозг-машина» нового поколения, способный осуществлять прямую коммуникацию мозга с текстом на крошечных кремниевых чипах.

Интерфейсы мозг-машина (ИММ) появились как многообещающее решение для восстановления коммуникации и контроля у людей с тяжелыми двигательными нарушениями. Традиционно эти системы были громоздкими, энергоемкими и ограниченными в своем практическом применении.

Исследователи из EPFL разработали первый высокопроизводительный миниатюрный интерфейс «мозг-машина» (MiBMI), представляющий собой чрезвычайно компактное, маломощное, высокоточное и универсальное решение.

Опубликованная в последнем выпуске журнала IEEE Journal of Solid-State Circuits и представленная на Международной конференции по твердотельным схемам, технология MiBMI не только повышает эффективность и масштабируемость интерфейсов «мозг-машина», но и прокладывает путь к созданию практичных, полностью имплантируемых устройств.

Эта технология может значительно улучшить качество жизни пациентов с такими заболеваниями, как боковой амиотрофический склероз (БАС) и повреждения спинного мозга.

Небольшой размер и низкая мощность MiBMI являются ключевыми характеристиками, делающими систему пригодной для имплантируемых приложений. Ее минимальная инвазивность обеспечивает безопасность и практичность для использования в клинических и реальных условиях.

Это также полностью интегрированная система, что означает, что запись и обработка производятся на двух чрезвычайно маленьких чипах общей площадью 8 мм2 ^. Это новейшая разработка нового класса маломощных устройств BMI, разработанных в Интегрированной нейротехнологической лаборатории Махсы Шоарана (INL) в институтах IEM и Neuro X EPFL.

«MiBMI позволяет нам преобразовывать сложную нейронную активность в читаемый текст с высокой точностью и низким энергопотреблением. Это достижение приближает нас к практическим имплантируемым решениям, которые могут значительно улучшить коммуникативные способности людей с тяжелыми двигательными нарушениями», — говорит Шоаран.

Преобразование мозг-текст включает в себя декодирование нейронных сигналов , генерируемых, когда человек представляет себе написание букв или слов. В этом процессе электроды, имплантированные в мозг, регистрируют нейронную активность, связанную с двигательными действиями письма.

Затем чипсет MiBMI обрабатывает эти сигналы в реальном времени, переводя предполагаемые мозгом движения руки в соответствующий цифровой текст. Эта технология позволяет людям, особенно тем, у кого синдром запертости и другие серьезные двигательные нарушения, общаться, просто думая о письме, а интерфейс преобразует их мысли в читаемый текст на экране.

«Хотя чип еще не интегрирован в работающий НКИ, он обработал данные предыдущих записей в реальном времени, например, из лаборатории Шеной в Стэнфорде, преобразуя рукописный текст в текст с впечатляющей точностью в 91%», — говорит ведущий автор Мохаммед Али Шаери.

В настоящее время чип может декодировать до 31 различных символов, что является достижением, не имеющим себе равных среди других интегрированных систем. «Мы уверены, что можем декодировать до 100 символов, но набор данных почерка с большим количеством символов пока недоступен», — добавляет Шаери.

Текущие BMI регистрируют данные с электродов, имплантированных в мозг, а затем отправляют эти сигналы на отдельный компьютер для декодирования. Чип MiBMI регистрирует данные, но также обрабатывает информацию в реальном времени, интегрируя 192-канальную нейронную систему записи с 512-канальным нейронным декодером.

Этот нейротехнологический прорыв является достижением экстремальной миниатюризации, которая объединяет экспертные знания в области интегральных схем, нейронной инженерии и искусственного интеллекта. Это нововведение особенно захватывающе в наступающую эпоху нейротехнологических стартапов в области BMI, где интеграция и миниатюризация являются ключевыми направлениями. MiBMI EPFL предлагает многообещающие идеи и потенциал для будущего этой области.

Чтобы иметь возможность обрабатывать огромный объем информации, собранной электродами на миниатюрном НКИ, исследователям пришлось использовать совершенно другой подход к анализу данных. Они обнаружили, что активность мозга для каждой буквы, когда пациент представляет, что пишет ее от руки, содержит очень специфические маркеры, которые исследователи назвали отличительными нейронными кодами (DNC).

Вместо обработки тысяч байт данных для каждой буквы, микрочипу нужно обрабатывать только DNC, которые составляют около сотни байт. Это делает систему быстрой и точной, с низким энергопотреблением . Этот прорыв также позволяет сократить время обучения, делая обучение использованию BMI более простым и доступным.

Сотрудничество с другими командами в институтах Neuro-X и IEM EPFL, такими как лаборатории Грегуара Куртина, Сильвестро Мисеры, Стефани Лакур и Дэвида Атьензы, обещает создать следующее поколение интегрированных систем BMI. Шоаран, Шаери и их команда изучают различные приложения для системы MiBMI за пределами распознавания рукописного текста.

«Мы сотрудничаем с другими исследовательскими группами, чтобы протестировать систему в различных контекстах, таких как декодирование речи и управление движениями. Наша цель — разработать универсальный ИМТ, который можно будет адаптировать к различным неврологическим расстройствам, предоставляя более широкий спектр решений для пациентов», — говорит Шоаран.