Как управлять роборукой силой мысли?

Учёные Университета Миннесоты научили людей с помощью электроэнцефалографии контролировать роботизированную руку исключительно «силой мысли». Исследование, опубликованное в Scientific Reports, имеет большой потенциал для помощи миллионам людей, которые страдают от параличей или нейродегенеративных заболеваний.

Image is credited to College of Science and Engineering

Неинвазивная технология, применяемая в работе, основана на электроэнцефалографии (ЭЭГ) и интерфейсе мозг-компьютер. Она записывает слабую электрическую активность мозга испытуемого при помощи шапки с 64 электродами и превращает мысли в действия через многократно улучшенную передачу сигнала и машинное обучение.

Основная проблема всех ЭЭГ-исследований и трансформации мозгового сигнала в действия различных роботизированных механизмов заключается в очень низкой точности самого сигнала и его большом шумовом загрязнении. ЭЭГ снимается сквозь череп, кожу головы, волосы, и малейшие движения, колебания электродов на волосах, даже кровоток уже могут повлиять на исход экспериментов и значительно ухудшить их качество. Поэтому учёные предпочитают привлекать к подобным исследованиям пациентов, у которых электроды уже имплантированы непосредственно в мозг – наложены на кору для того, чтобы контролировать эпилептическую активность клеток. Но кажется, экспериментаторам из Миннесоты удалось справиться с этой проблемой.

«Человек впервые в мире смог дотянуться роботизированной рукой до объекта и схватить его в сложной трёхмерной среде, используя только свои мысли, без импланта в головном мозге. Представления движений рук в воображении хватило для того, чтобы он смог двигать механизмом», — говорит Бин Хе (Bin He), ведущий исследователь.

Восемь здоровых добровольцев прошли экспериментальные сессии исследования с ЭЭГ-шапкой на голове. Они постепенно учились представлять движения своих рук без фактического действия, чтобы контролировать движения роботизированной руки в 3D пространстве. Они начали с управления виртуальным курсором на компьютерном экране, затем учились двигать искусственной рукой, дотягиваясь до объектов на столе и хватая их. В конце концов, они сумели брать этой рукой предметы, лежащие на разных участках стола, а также переставлять их со стола на трёхуровневую полку, только лишь думая об этих движениях.

Все 8 участников после обучающей серии смогли контролировать роботизированную руку, подбирая предметы в определённых местах в среднем с 80 процентами успешных попыток, а также переставлять предметы на полку примерно с 70-процентным успехом.

«Просто невероятно то, что все наши испытуемые выполнили задание, используя полностью неинвазивную технологию. Мы видим большой потенциал в этом исследовании – возможность помогать людям, страдающим от паралича или нейродегенеративных заболеваний, становиться более независимыми даже без необходимости установки хирургических имплантов», — говорит Хе.

Исследователи рассказали, что технология интерфейса мозг-компьютер основана на географии моторной коры – области мозга, которая управляет движениями. Когда человек двигается или думает о действии, нейроны в моторной коре производят электрические импульсы. Мысли о различных движениях активируют целый «ассортимент» нейронов, что подтверждено перекрёстной проверкой при помощи МРТ в предыдущих исследованиях Хе. Сортировка этих клеток с помощью улучшенной обработки сигнала заложила основу для того типа интерфейса мозг-компьютер, который использовали исследователи Университета Миннесоты. Три года назад эта команда учёных силой мысли успешно заставила полететь маленький квадрокоптер – всё с применением того же самого интерфейса, основанного на ЭЭГ.

«Три года назад мы не были уверены в том, что при помощи интерфейса мозг-компьютер получится управлять таким сложным механизмом. Мы приятно удивлены, что технология отлично работает в целой группе людей», — отмечает Хе.

Исследователи планируют дальше совершенствовать свою разработку уже с использованием управляемого мозгом роботизированного протеза конечности, который будет прикреплён к телу человека.

Текст: Асват Валиева

Noninvasive Electroencephalogram Based Control of a Robotic Arm for Reach and Grasp Tasks by Jianjun Meng, Shuying Zhang, Angeliki Bekyo, Jaron Olsoe, Bryan Baxter & Bin He in Scientific Reports. Published online December 2016 doi:10.1038/srep38565