Как установить связь между мозгом и компьютером

МЕНЮ


Главная страница
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


Можно сравнить реакцию нейронов на естественные и искусственные сигналы

Исследование функций мозга человека и попытки воссоздать его сложные процессы всегда занимали ученых. Потеря связи между мозгом и остальным телом из-за травмы или неврологического заболевания серьезно влияет на сенсомоторные способности людей. Часто из-за этого люди также испытывают неспособность чувствовать собственное тело.

Невозможность двигаться самостоятельно в нужном объеме и сопутствующая потеря независимости вызывают серьезные проблемы со здоровьем и ухудшение качества жизни.

Недавно разработанные нейротехнологии — например, для улучшения качества протезов или лечения неврологических расстройств — используют прямую электрическую стимуляцию остаточной периферической или центральной нервной системы для восстановления некоторых утраченных сенсомоторных функций. Интерфейсы мозг—компьютер, использующие имплантируемые нейронные устройства, потенциально могут восстановить двунаправленный поток информации от мозга и обратно, как это бывает в здоровом теле. Такая технология используется, например, при создании бионических рук. Имплантация биосовместимых электродов в остаточные нейронные структуры позволяет создать прямой канал связи с мозгом, а нейронная стимуляция периферических соматических нервов спинного мозга и соматосенсорной коры головного мозга помогает восстанавливать недостающие ощущения. В результате появились нейропротезы с замкнутым контуром, способные устанавливать двунаправленную связь между людьми и машинами. Восстановление сенсорной обратной связи улучшило способность пациентов использовать бионические конечности и увеличило вероятность принятия протезов.

Но ловкость, подвижность и выносливость таких протезов все еще очень далека от естественной. Это связано со множеством факторов, в том числе и с тем, что современные нейротехнологии не могут вызвать естественные ощущения и вместо этого часто приводят к неприятной парестезии — отсутствию чувствительности или ложным тактильным ощущениям в конечностях. Обычные устройства нейромодуляции стимулируют все нейроны одновременно, в отличие от нейронной активности при естественном прикосновении, при котором активируются разные группы нейронов в разное время. Электрическая стимуляция, имитирующая естественный тактильный сигнал, известная как биомиметическая сенсорная обратная связь, вызывает более интуитивные и естественные ощущения по сравнению с обычно используемой стимуляцией.

Команда ученых из научно-технологического университета «Сириус» изучила сенсорную обратную связь и передачу нервного сигнала в нижних конечностях животных и людей. Ученые пытались понять, как конкретные модели искусственной стимуляции преобразуются в нервные сигналы и как эти сигналы распространяются вдоль нейросети тела. С помощью уникальной экспериментальной установки стало возможно сравнить динамику нейронов в ответ на естественное прикосновение, биомиметическую или тоническую электрическую стимуляцию. Выяснилось, что информация, полученная с помощью биомиметической стимуляции, гораздо больше похожа на естественные ощущения, чем информация от других видов стимуляции.

На основе этих исследований ученые создали реалистичную биологическую модель передачи нервных импульсов в теле человека — FootSim. FootSim способен имитировать пространственно-временную динамику естественного прикосновения и воссоздавать ощущения, возникающие в стопе при шаге. Созданная на его основе носимая система состоит из сенсорной стельки с несколькими датчиками давления, протеза коленного сустава на базе микропроцессора с податливой стопой, портативного микроконтроллера, запрограммированного с помощью биомиметических алгоритмов сенсорного кодирования, многоканального нейростимулятора и внутринейронных электродов, имплантированных в периферические нервы. Нейропротез записывает информацию о давлении в режиме реального времени от носимых датчиков во время ходьбы пациента и преобразовывает ее в шаблоны биомиметической нейростимуляции, передаваемой через электроды. Протез моделирует механический входной сигнал из внешней среды и дает на выходе соответствующую нервную активность. Таким образом, участвующие в эксперименте люди могли воспринимать естественные для ходьбы ощущения непосредственно от протезной ноги без какой-либо задержки. Кроме того, реалистичные ощущения позволили испытуемым легче и точнее совершать движения ногой с протезом — например, подниматься по лестнице.

Результаты исследования и создания этой нейробиологической технологии, вдохновленной человеческим телом, могут послужить моделью для развития ассистивных нейротехнологий. Такая биомиметическая нейростимуляция способна «записывать» физиологически правдоподобную информацию обратно в периферическую нервную систему. Эта технология может помочь в создании и других нейропротезов — например, при необходимости глубокой стимуляции мозга, улучшении разборчивости речи для кохлеарных имплантатов, восстановлении стабильности взгляда в вестибулярных протезах или для приложений биоэлектронной медицины, таких как стимуляция вагуса или вегетативной нервной системы.

Ученые считают, что стратегии нейростимуляции должны основываться на компьютерном моделировании, которое имитирует реалистичные динамические условия. Вместе с использованием методов машинного обучения для калибровки системы и прогнозирования наиболее подходящего шаблона стимуляции, а также разработки более совершенных электродов эта модель в будущем позволит полностью имитировать естественные функции нейронов, утраченные после болезни или травмы. Возможность естественного общения с мозгом откроет новые двери для науки во многих областях.

Использованы материалы статьи.

Мария Грибова


Источник: www.kommersant.ru

Комментарии: