Исследователи из Техасского университета и Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе разработали экспериментальный метод 3D-печати «татуировок» на голове из проводящих полимеров. Эти «татуировки» работают как традиционные электроэнцефалографические (ЭЭГ) электроды, которые применяются для интерфейсов мозг-компьютер (BCI) и обеспечивают управление роботизированными конечностями, компьютерами, а также объектами в среде виртуальной реальности.

Источник изображений: Cell Biomaterials

Мозг постоянно генерирует электрические сигналы, которые меняются в зависимости от разных мыслей и движений. Инвазивные (имплантируемые) интерфейсы BCI позволяют точно считывать сигналы мозга. Однако такой подход к реализации интерфейсов мозг-компьютер создают возможность заражения или отторжения имплантата, да и в целом не слишком безопасен. Печатать электроды на коже головы куда проще.

Электроды, размещённые на коже головы по одному или с помощью ЭЭГ-колпачков, также могут считывать сигналы мозга, пусть и не с такой точностью, как имплантаты. Последующая обработка полученных сигналов с помощью алгоритмов искусственного интеллекта позволяет улучшить точность считывание сигналов мозга, но без дополнительного обширного изучения этого направления, напечатанные ЭЭГ-электроды по точности будут сопоставимы с традиционной энцефалографией.

Разработанные исследователями из Техасского университета и Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе электроды выполнены из проводящего полимера PEDOT:PSS, который наносится на голову в виде жидкости с помощью микроструйного 3D-принтера. «Чернила» просачиваются через волосы к коже головы, так что брить голову не придётся. После полимер можно просто смыть. Учёные отмечают, что PEDOT:PSS остаётся эластичным после застывания, так что его также можно использовать как для создания растягивающейся электроники, так и для растягивающихся дисплеев.

Процесс создания электродов начинается со сканирования головы пациента. После этого на компьютере подбирается необходимый дизайн ЭЭГ-электродов. Для печати десяти ЭЭГ-электродов требуется всего десять минут, а также пять минут для последующей калибровки. Это значительно меньше, чем обычно занимает процесс установки традиционных ЭЭГ-электродов. Кроме того, 3D-напечатанные электроды исключают необходимость в использовании специального влажного состава для лучшего контакта электрода с кожей. Обычно это вещество быстро высыхает, делая процесс традиционной энцефалографии неэффективным. Тесты на добровольцах показали потрясающие результаты. В то время как обычные электроды перестают быть эффективными через 6 часов, электронные «тату» продолжают считывать сигналы мозга в течение 24 часов и даже дольше.

О своём экспериментальном методе 3D-печати «татуировок» на голове из проводящих полимеров исследователи поделились в статье журнала Cell Biomaterials.

Стартап Inbrain Neuroelectronics из Барселоны добился разрешения на первые в мире эксперименты с перспективным нейроимплантатом из графена. В отличие от традиционных металлических электродов для считывания активности клеток мозга, графен не подвержен электрохимическим изменениям, что позволит использовать более мощную стимуляцию тканей с выраженным терапевтическим эффектом. Графеновые имплантаты будут не просто считывать сигналы, они будут лечить.

Источник изображения: Inbrain Neuroelectronics

Погружение электродов имплантатов в мозг или их тесный контакт с живыми тканями мозга равнозначно погружению металла в электролит. При прохождении даже слабого электрического сигнала на границе электролит/металл происходят так называемые фарадеевские (электрохимические окислительно-восстановительные) процессы, которые постепенно снижают эффективность электродов. Ситуация усугубляется, если требуется стимулировать ткани мозга более сильными импульсами, что, например, необходимо делать для проведения терапии (лечения).

Инженеры Inbrain Neuroelectronics предложили обойти это ограничение с помощью электродов из графена. Графен — это обычный углерод с высокой проводимостью, обусловленной его строением. В электролите он ни окисляется, ни восстанавливается. Имплантируемый в мозг графеновый датчик в виде массива точек мкм размера сможет считывать импульсы с нервной ткани пациента и, в случае необходимости, возвращать ей стимулирующие импульсы повышенной мощности без опасения вызвать ухудшение в работе электродов, а в мозг лишний раз лучше не влезать, с чем все согласятся.

Впервые в мире датчик Inbrain будет испытан этим летом в Университете Манчестера во время операции по удалению пациенту опухоли головного мозга. Датчик Inbrain будет использоваться в данном случае как регистратор здоровой ткани для определения границ опухоли, чтобы не удалить пациенту незатронутые болезнью области мозга. На следующем этапе датчик будет испытан на больном болезнью Паркинсона. Интерфейс в таком случае помещается в области нигростриарного пути, что поможет с высоким разрешением регистрировать мозговую активность пациента в процессе его активности.

На втором этапе датчик тоже не будет напрямую использоваться для восстановления здоровья пациента. Его задачей станет выявление симптомов, указывающих на улучшение или ухудшение течения болезни. Это должно помочь снизить приём часто небезопасных лекарств до 50 %.

На третьем этапе испытаний графенового нейродатчика его будут использовать непосредственно для терапии болезни Паркинсона. Предложенное решение будет способно выдержать без запуска фарадеевских реакций в 200 раз более сильный импульс, чем металлические электроды. Графеновые имплантаты компания уже проверила на биосовместимость с тканями мозга на «крупных животных» и уверена, что у людей не возникнет проблем совместимости с графеном.

С производством графеновых датчиков всё достаточно просто, заявляют в компании. Они могут выпускаться на любом даже не самом современном полупроводниковом заводе. Их толщина составляет 10 мкм, а точки-контакты будут размерами от 25 до 300 мкм.

Исследователи Массачусетского технологического института создали и испытали вместе с пациентами передовой бионический протез голеностопного сустава. Протез считывает сигналы о мышечных сокращениях на оставшейся части конечности и достраивает алгоритм работы недостающей части, транслируя его в сигналы для электромеханического протеза. С таким протезом пациенты могут танцевать, заявили учёные.

Источник изображения: Hugh Herr and Hyungeun Song / MIT

Операции по ампутации конечностей разрывают нервные связи и мышцы, участвующие в работе конечностей. Эти мышцы делятся на агонистов, которые отвечают за конкретные действия и антагонистов, которые совершают обратное движение. Как предположили в MIT, отсутствие (ампутация) агонистов не помешает восстановить нервный сигнал и реакцию на него протеза, если считать данные с мышц антогонистов.

С помощью специального хирургического вмешательства в процессе ампутации конечности на мышцах антагонистах создаётся интерфейс для считывания импульсов по их сокращению. Также операция должна предусматривать сохранение работы этих мышц, что, вероятно, потребует дополнительных хирургических действий по закреплению мышц со стороны ампутации. Затем эти сигналы считываются протезом голени, который заканчивается механической стопой с несколькими степенями свободы. Контроллер декодирует сигналы с мышц-антагонистов и направляет их на сервомоторы голеностопа, делая ходьбу пациента более естественной.

Нервные сигналы, приходящие в мышцы выше уровня ампутации, соответствуют намерениям человека двигать отсутствующей (фантомной) конечностью. Работа с семью пациентами показала, что во всех случаях интерфейс AMI (мионевральный интерфейс агонист-антагонист) сходу показывает свои лучшие качества, делая походку пациента более естественной и простой, а также снижает посттравматические боли в ампутированных частях конечностей. В MIT рассчитывают, что коммерческий вариант бионического протеза с интерфейсом AMI будет готов через пять лет. А пока на видео выше можно посмотреть, как пациент с механической ногой ходит по лестнице. Это просто фантастика.

Компания Augmental разработала и создаёт на заказ тачпады в виде зубной капы, пользоваться которыми можно языком и движениями головы. Устройство, батареи которого хватает на пять часов, позволяет парализованным людям пользоваться почти без ограничений современными информационными технологиями, возвращая возможность общения, учёбы и даже работы.

Источник изображения: Augmental

Капа MouthPad толщиной 0,7 мм содержит сенсорный датчик, который отслеживает положение и движения кончика языка, а также датчики для отслеживания движений головы. Тачпад настолько чувствительный, что позволяет полноценно работать со многими приложениями вплоть до набора математических формул, если это требуется для учёбы.

Производитель изготавливает тачпады MouthPad с помощью 3D-печати из сертифицированных стоматологических материалов, делая их максимально незаметными для пользователей (индивидуальное проектирование). Электроника, аккумулятор и сенсорная панель надёжно герметизируются во избежание контакта со слюной и выхода из строя. С гаджетами и компьютером устройство работает по Bluetooth. Со стороны почти незаметно, что человек управляет компьютером с помощью движений языка.

«Мы надеемся, что человек с серьёзными нарушениями сможет так же грамотно пользоваться телефоном или планшетом, как кто-то пользуется руками», — делятся в компании. Устройство уже получили много заказчиков от геймеров до программистов и просто желающих чем-то занять себя.

Поддержанная инвестициями Билла Гейтса (Bill Gates) и Джеффа Безоса (Jeff Bezos) компания Synchron, которая конкурирует с широко раскрученной в прессе компанией Neuralink Илона Маска (Elon Musk), начала собирать команду добровольцев для массовых испытаний собственных мозговых имплантатов.

Источник изображения: Synchron

Речь идёт о многих десятках человек. Для начала испытаний необходимо разрешение Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA), которое компания должна получить.

Нейрозонд Synchron считается более безопасным на всех этапах его использования, чем устанавливаемый прямо на мозг под череп чип Neuralink. Зонд Synchron вводится в яремную вену и по кровеносным сосудам подводится к участку моторной коры головного мозга. К настоящему времени зонд установили десяти пациентам: четырём в Австралии и шестерым в США. Благодаря зонду пациенты с парализованными конечностями получили возможность управлять курсором мышки на экране компьютера, а это прямой путь к социализации больных, которые сейчас обречены на одиночество и информационный вакуум.

По словам представителя компании, она создала реестр пациентов и медицинских учреждений, заинтересованных в участии в испытаниях. На данный момент с Synchron связались около 120 центров клинических испытаний. Это позволяет надеяться на привлечение десятков потенциально ценных кандидатов для участия в испытаниях, которые могут длиться несколько лет, прежде чем будут опубликованы результаты. Проведение подобных испытаний станет шагом в сторону коммерциализации мозгового имплантата Synchron и это, судя по всему, произойдёт намного раньше, чем в случае Neuralink.

Группа учёных из Университета Цинхуа сообщила, что разработанный ими мозговой имплантат вернул давно парализованному пациенту подвижность руки. Отмечается, что китайская разработка менее опасна для тканей мозга, чем имплантат компании Neuralink Илона Маска (Elon Musk). Имплантат Маска проникает в нервную ткань и разрушает часть нервных клеток в месте установки, тогда как китайский датчик накладывается поверх нервной ткани.

Источник изображения: Tsinghua University

На днях Илон Маск признался, что компания Neuralink провела первую операцию по установке мозгового имплантата в голову человека. Датчик Neuralink заглубляет в нервную ткань коры головного мозга тончайшие иглы. Заглубление происходит всего на 2 мм, но оно, без сомнения, разрушает часть нервных клеток в месте установки.

Китайские учёные пошли по другому пути. Около 10 лет команда из Цинхуа разрабатывала имплантат, который сохранял бы достаточную к мозговым сигналам чувствительность и не повреждал бы корковые нейроны, которые лишними не могут быть по определению, поскольку отвечают, в том числе, за память и навыки. Поэтому датчик Neural Electronic Opportunity или NEO, как они назвали свою разработку, помещается в эпидуральное пространство между мозгом и черепом. Оно также заполнено живыми тканями и сосудами, но нервной ткани в них нет.

Датчик NEO не имеет собственного питания. Оно у него беспроводное. Высокочастотная передающая антенна для передачи питания и блок управления, а также передатчик сигналов мозга на смартфон или компьютер смонтированы на внешней стороне черепа. Платформа работает через систему машинного обучения, которая совершенствует свои способности по мере реабилитационных мероприятий.

Первый имплантат был установлен пациенту 24 октября 2023 года. К настоящему времени учёные наблюдают «впечатляющий прогресс». Человек, который последние 14 лет после перенесённой травмы не мог двигать своими руками и ногами, с помощью мозгового имплантата научился управлять элементом экзоскелета на руке настолько, что смог самостоятельно принимать пищу. В декабре была проведена операция на другом пациенте, но он пока проходит стадию восстановления.

«Следующим этапом исследования является разработка нового протокола активной реабилитации с поддержкой интерфейса мозг-компьютер для ускорения роста нервной ткани на месте повреждённых сегментов спинного мозга», — сообщили в университете. Только лечением травм и заболеваниями нервной системы учёные не ограничатся. В перспективе они мечтают соединить мозг и компьютер таким интерфейсом, чтобы одно стало продолжением другого.

Американский стартап Niura разработал наушники-вкладыши для постоянного слежения за здоровьем мозга. Своевременно обнаружить нарушения в работе мозга, например, инсульт, означает спасти человеку здоровье и жизнь. В качестве бонуса технология Niura обещает создать рекомендательный сервис по предложению музыки на основе слежения за настроением пользователя, тем самым оберегая уже душевное здоровье человека.

Источник изображений: Niura

Стартап вырос из личных переживаний его организаторов, ближайшие родственники которых пострадали от поражений головного мозга. Сначала проект был создан на базе Arduino, и лишь затем был реализован в виде компактной платы со сторонами 20 × 12 мм, которая помещается в относительно компактные наушники.

Ключевым элементом устройства являются сухие силиконовые датчики-контакты, которые размещены по периметру наушников. Они обеспечивают достаточно хороший контакт с кожей и, по словам компании, не снижают чувствительность при обильном потоотделении.

Решение Niura простое в использовании и может использоваться постоянно в отличие от обычных датчиков для снятия электроэнцефалограммы (ЭЭГ). Это особенно важно, например, в ходе проведения операций на головном мозге. В обычных условиях ЭЭГ снимается до и после проведения операции, а с помощью наушников Niura это можно делать непосредственно в процессе проведения операции.

Близость внутриушного электрода наушников Niura к слуховой коре головного мозга, которая отвечает за обработку музыки и аудио, обещает раскрыть ещё один потенциал устройства. Наушники смогут различать настроение пользователей, и с помощью рекомендательного ИИ-сервиса будут воспроизводить музыку, соответствующую душевному состоянию.

Данные с наушников передаются в смартфон, где происходит их обработка. На всех этапах происходит шифрование трафика и данных в соответствии с требованиями американских регуляторов. Компания получила ряд предварительных патентов на ключевые технологии и ведёт переговоры с ведущими мировыми брендами о выпуске коммерческой продукции на основе платформы Niura. Самостоятельно этим она заниматься не будет. Будет только предоставлять лицензии.

До конца года планшет Amazon Fire Max 11 получит поддержку режима Eye Gaze on Alexa. Это позволит управлять планшетом с помощью одних только глаз. Люди с ограничениями речи или тактильных возможностей смогут самостоятельно запускать те или иные приложения на устройстве просто глядя на экран и выбирая взглядом желаемое. Для устройств Amazon это станет первым опытом использования активного слежения за глазами пользователей.

Источник изображения: Amazon

Планшет Amazon Fire Max 11 с 11-дюймовым экраном на 2,2-ГГц процессоре MediaTek MTK8188J под управлением Android 11 поступил в продажу в мае этого года. Поддержка режима Eye Gaze on Alexa будет внедрена позже в этом году. Она основана на ранее реализованной функции Tap to Alexa и, фактически, дублирует множество её возможностей по запуску приложений, опирающихся на распознавание касаний. Но теперь запустить видео или включить музыку, а также совершить ряд других действий, например, управлять освещением или бытовыми приборами в системе умного дома, можно будет без использования рук или голосовых команд, а с помощью одних только глаз.

По словам Amazon, которая впервые представила функцию Eye Gaze on Alexa вчера на мероприятии Amazon’s Devices, в её разработке компании помогали специалисты по работе с людьми с ограниченными возможностями. Иными словами, компания сделала всё, чтобы таким людям можно было пользоваться планшетом максимально комфортно.

В момент запуска поддержки Eye Gaze on Alexa на планшете Fire Max 11 управление глазами будет доступно пользователям из сильно ограниченного списка стран: в США, Великобритании, Германии и Японии. Можно рассчитывать, что со временем этот список будет расширен.

Другой полезной опцией на устройствах Amazon станет приложение по переводу звонков с одного языка на другой. Звонки и видеозвонки будут сопровождаться субтитрами, что также оценят слабослышащие, а также аудиопереводом в реальном времени на выбранный язык. Поддержка режима Call Translation появится на устройствах Echo Show и в мобильном приложении Alexa. Она будет доступна в США, Великобритании, Канаде, Мексике, Германии, Франции, Испании и Италии на более чем 10 языках, включая английский, испанский, французский, немецкий и португальский.

В журнале Nature вышли две статьи, в которых учёные рассказали о новых методиках трансляции мыслей пациентов с поражениями мозга в речь и эмоции. Преобразование мозговой активности в текст и голосовое общение происходит с помощью алгоритма машинного обучения. Учёным удалось увеличить скорость преобразования почти в четыре раза с 18 слов в минуту до 78. Это ниже среднего для обычного разговора темпа в 160 слов в минуту, но кратно быстрее, чем было до этого.

Источник изображений: Noah Berger/UCSF

Нейродегенеративные заболевания, инсульты или травмы способны лишить человека речи разными способами, но один из них достаточно легко поддаётся исправлению. Современные технологии позволяют создать мостик между здоровыми участками мозга, отвечающими за речь или мысленное произношение, и мышцами, управляющими мимикой и позволяющими говорить. Естественный канал коммуникации между мышцами и мозгом может быть разорван в случае болезни или травмы, и тогда на помощь приходит интерфейс человек-компьютер и обучаемый алгоритм.

В мозг пациента встраивается датчик или несколько датчиков с электродами, входящими в зоны активности мозга человека, ответственные за произношение и речь (хотя учёные пока не до конца понимают, какие это зоны). В одном случае, например, учёные установили на речевую область сенсомоторной коры и на область верхней височной извилины женщины после инсульта 253 электрода. После болезни она не могла говорить и даже печатать.

В течение нескольких недель ИИ обучался на примере произношения пациенткой 1024 слов из специально подобранного словаря. Для упрощения работы алгоритма он разбивал все слова на фонемы, которых было всего 39. Затем словарный запас женщины был расширен до 125 тыс. слов. Машинный алгоритм смог распознавать мысленное произношение женщины с ошибками на уровне 25 %, но со скоростью до 78 слов в минуту.

Алгоритм также научили распознавать эмоции пациентки — горе, радость, удивление. Наконец, используя старую видеозапись женщины, учёные создали её компьютерный образ — аватар — и заставили его транслировать текстовые сообщения в голосовые. По сути, они вернули пациентке возможность разговаривать.

Сегодня подобные процедуры восстановления сопряжены с длительным обучением ИИ и необходимостью быть постоянно подключённым к компьютеру. Учёные из Калифорнийского университета в Сан-Франциско (UCSF) и Калифорнийского университета в Беркли, которые реализовали представленную методику, теперь работают над беспроводными вариантами транслятора. Когда-нибудь это повысит социальную вовлечённость людей с подобными медицинскими проблемами.

Исследователи Калифорнийского университета (UC) в Беркли впервые получили музыкальную композицию, воссозданную по сигналам из мозга человека. Пациенты прослушивали трек «Another Brick in the Wall (Part 1)» группы Pink Floyd, а имплантированные в мозг датчики снимали показания. Различение ритма и мелодии в сигналах мозга поможет разработать имплантаты для людей, страдающих нарушениями в области восприятия речи и эмоций и не только.

Источник изображения: Pixabay

Для поиска зон мозга, ответственных за восприятие музыки в широком смысле этого слова, в мозг 29 пациентов были имплантированы по 2268 электродов. Всем им ставили композицию Pink Floyd «Ещё один кирпич в стене», ставшую классикой рока. Параллельно прослушиванию с датчиков снимались показания мозговой активности, которые затем расшифровывали с помощью линейного и нелинейного ИИ-алгоритма.

Что в итоге получилось, можно прослушать в ролике ниже. Ценители Pink Floyd могут прийти в ужас от услышанного. С другой стороны, мозг может служить своеобразным фильтром, придающим композиции новизну и определённую оригинальность. Нельзя исключать, что это, в том числе, приведёт к появлению новых музыкальных находок и даже направлений.

При поиске ориентированных на музыку областей в головном мозге учёные решали другую задачу. Есть большой класс пациентов, страдающих от нарушений в восприятии и воспроизведении речи. В общем случае это называется просодией. Просодия подразумевает невозможность выделить в речи эмоции, ударения, акценты и другие нюансы, что сильно ограничивает страдающих ею в социализации. Считывание мелодии прямо с мозга помогло определить центры, отвечающие за мелодику и ритм. Фактически это путь к преодолению недуга с помощью имплантатов и ИИ-алгоритмов.

Источник изображения: Ludovic Bellier/CC-BY 4.0

Оказалось, что за музыкальную активность мозга отвечают другие отделы, чем те, которые поддерживают речь. Прежде всего — это верхняя височная извилина, а также области в сенсорно-моторной коре и нижней лобной извилине. В этих областях были расположены 347 электродов из 2268, установленных для эксперимента. Это то разрешение, с которым была считана с мозга легендарная композиция Pink Floyd, что наверняка можно улучшить в последующих экспериментах. Интересно, как к этому отнесутся правообладатели?

Исследователи из Института Файнштейна американской медицинской сети Northwell Health впервые обеспечили двойной искусственный обход поражённой нервной системы пациента. Встроенные в головной мозг человека имплантаты вернули подвижность и чувствительность руки. Не обошлось и без помощи искусственного интеллекта.

Источник изображений: Matthew Libassi / Northwell Health’s Feinstein Institutes for Medical Research

При подготовке к операции хирурги с помощью фМРТ провели многочисленные оценки зон головного мозга пациента, чтобы с максимальной точностью определить место размещения имплантатов — чипов, распознающих активность головного мозга в его отдельных областях. Но даже после этого в процессе 15-часовой операции на открытом мозге они консультировались с пациентом для уточнения мест установки датчиков.

Два имплантата считывали «мысли» пациента о желании двигать рукой, а три других принимали сигналы от датчиков на руке и запястье. Фактически врачи запустили два обходных пути для нейросигналов, барьером на пути которых стала травма позвоночника (спинного мозга). Один шунт заставлял руку совершать движения через систему накладных электродов (на позвоночник и предплечье), а другой возвращал в мозг сигналы от датчиков тактильных ощущений. Дальше мозг справлялся сам — связывал одно и другое и выстраивал новые нейронные цепи в головном мозге таким образом, чтобы человек воспринимал движение руки и тактильный отзыв в едином пакете.

По словам хирургов, это первый в истории случай, когда спинной мозг обошли двумя маршрутами. Ранее проводились экспериментальные операции, когда шунт, минуя поражённый спинной мозг, передавал расшифрованные компьютерным алгоритмом желания двигаться в мышцы конечностей. Но обратной связи до сих пор никто не организовывал, чтобы тактильные ощущения возвращались в мозг в обход повреждённых нервных тканей.

Между тем, обратная связь может помочь в восстановлении функций мозга, отвечающих за движения конечностей и их чувствительность. Проще говоря, по мере обучения мозг может научиться обходиться без компьютерных алгоритмов и случай с этим конкретным пациентом Northwell Health это подтвердил. После двойной стимуляции 45-летний парень с парализованными руками и ногами смог частично вернуть чувствительность руки и в два раза увеличил силу её сжатия.

Миллионы пациентов с подобными травмами могут надеяться вернуть подвижность и чувствительность конечностей, что обеспечит им развитие подобных технологий.

Современные технологии не позволяют осуществлять высокоточное дистанционное считывание активности мозга человека. Самым действенным способом по-прежнему остаётся установка электродов на кожу головы или имплантация непосредственно в мозг. Возможно, с этим сможет помочь новый китайский датчик активности мозга, который очень просто устанавливается в ушной канал пациента.

Источник изображений: Nature Communications (2023)

Разработанное группой ученых из китайского Университета Цинхуа устройство получило название SpiralE. Это тонкая многослойная полоска длиной 50 мм и шириной 3 мм. Полоска состоит из двух слоёв полимера с памятью формы, слоя электротермической активации формы и слоя с сенсорами для снятия электроэнцефалограммы.

Для ввода в ушной проход пациента датчик скручивается в плотный жгут. Уже на месте на датчик воздействуют электромагнитным полем, которое вызывает нагрев в его активирующем слое и, как следствие, заставляет полимерные слои с памятью формы распрямляться. Этот процесс приводит к тому, что датчик плотно соприкасается с кожей, и это обеспечивает аккуратное снятие сигналов мозговой активности. При этом каждый раз датчик принимает индивидуальные формы слухового канала, что делает его универсальным. Наконец, он не загораживает слуховой проход и не снижает чувствительность слуха человека, и легко извлекается.

Лабораторные испытания показали, что датчик удобен для длительного ношения и определяет активность мозга с точностью до 95 %. Учёные рассчитывают, что подобный датчик найдёт применение в изучении качества сна пациентов (спать с современными наголовными датчиками то ещё удовольствие), при выявлении эпилепсии и даже для слежения за активностью водителей, о чём они рассказали в своей статье в журнале Nature Communications.

Учёные из Университета Монаша создали DishBrain — полубиологический компьютерный чип, в электроды которого интегрированы около 800 000 клеток мозга человека и мыши. Демонстрируя что-то вроде разума, он научился играть в Pong за пять минут. Исследование, проведённое в партнёрстве с мельбурнским стартапом Cortical Labs, получило грант в размере 407 000 долларов США от Австралийской национальной программы грантов на исследования в области разведки и безопасности.

Источник изображения: Pixabay

Массив микроэлектродов в основе DishBrain способен не только считывать активность в клетках мозга, но и стимулировать их электрическими сигналами, поэтому исследовательская группа создала версию Pong, в которой клетки полубиологического искусственного мозга получали информацию о перемещении мяча и могли воздействовать на ракетку, перемещая её влево и вправо.

Затем была разработана очень простая система стимуляции, использующая стремление небольших скоплений клеток мозга сводить к минимуму непредсказуемость окружающей их среды. Если ракетка отбивает мяч, клетки получают поощрение — предсказуемый стимул, а при промахе — четыре секунды непредсказуемого воздействия. Это первый случай, когда клетки мозга, выращенные в лаборатории, получили возможность не только ощущать мир, но и воздействовать на него, и результаты были впечатляющими.

Нейроны DishBrain, растущие на массиве электродов / Источник изображения: Cortical Labs

Такие чипы, объединяющие биологические вычисления с ИИ, «в будущем могут в конечном итоге превзойти по производительности существующее чисто кремниевое оборудование, — уверен руководитель проекта доцент Адил Рази (Adeel Razi). — Результаты таких исследований будут иметь серьёзные последствия в таких областях как планирование, робототехника, передовая автоматизация, интерфейсы мозг-машина и разработка лекарств».

Расширенные возможности DishBrain могут стать основой нового поколения машинного обучения, особенно когда оно будет воплощено в автономных транспортных средствах, дронах и роботах. По словам Рази, это может дать им «новый тип машинного интеллекта, способный учиться на протяжении всей своей жизни». Технология обещает машины, которые могут продолжать изучать новые способности без ущерба для старых, хорошо адаптируются к изменениям и могут использовать старые знания в новых ситуациях, оптимизируя использование вычислительной мощности, памяти и энергии.

DishBrain с клетками, выделенными с помощью флуоресцентных маркеров / Источник изображения: Cortical Labs

«Мы используем этот грант для разработки более совершенных моделей ИИ на основе обучающихся биологических нейронных сетей, — говорит Рази. — Это поможет расширить возможности оборудования и методов до такой степени, что они станут жизнеспособной заменой для классических вычислений».

Похоже, скоро мы узнаем, мечтают ли андроиды об электроовцах. И нам может не понравиться то, что мы узнаем.

Учёные из Швейцарии с коллегами из других стран сделали шаг в сторону лечения ряда травм позвоночника, в результате которых пациенты теряют подвижность конечностей. Исследователи сумели обойти повреждённые нервные ткани в спинном мозге, создав беспроводной цифровой мост между головным и спинным мозгом ниже повреждённого участка. Но и без помощи машинного обучения не обошлось — необходимо было ещё суметь распознать мысли о движении.

Источник изображения: Nature

Проектом руководили исследователи из Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL). Помощь была оказана 38-летнему человеку, повредившему шейный отдел позвоночника десять лет назад в результате падения с велосипеда. Ранее он участвовал в программе помощи в реабилитации людей с травмами позвоночника. В частности, к нему применяли процедуру эпидуральной стимуляции спинного мозга, когда в позвоночник устанавливается имплантат с электродами, а под кожу вшивается стимулятор. Такая платформа на основе показаний датчиков движения в стимуляторе создаёт импульсы в ответственных зонах спинного мозга и заставляет мышцы конечностей совершать работу, а человеку передвигаться, правда, очень и очень ограниченно.

Поскольку у пациента остались электроды в позвоночнике (на спинном мозге), учёные решили подавать на них управляющий сигнал из головного мозга. Для этого потребовалось организовать цифровой беспроводной мост, поскольку нервная ткань между спинным и головным мозгом была разорвана в результате травмы. Для считывания сигналов из головного мозга в череп пациенту были имплантированы датчики со своими массивами электродов. Блок управления электродами получал внешнее индуктивное беспроводное питание на частоте 13,56 МГц, а считанная мозговая активность передавалась другой антенной — дециметровой на частоте 405 МГц.

Данные принимались и расшифровывались приёмным устройством (возможно, ноутбуком), который пациент был обязан носить в рюкзаке за спиной. Сначала алгоритм научили распознавать активность головного мозга в ответ на команды совершать те или иные движения ногами, а затем его обучили синхронизировать желания пациента двигать конечностями с сигналами, передаваемыми к спинному мозгу и дальше к целевым мышцам ног.

В результате обучения цифровой интерфейс помог пациенту делать то, что ему стало недоступно после травмы — ходить по пересечённой местности и удерживать баланс с костылями. Платформа работала хорошо также в домашних условиях, а не только под присмотром врачей. Более того, часть путей нейронов в головном мозге смогла перестроиться, и пациент ряд действий мог совершать даже без искусственной стимуляции. Когда-нибудь, отмечают исследователи в своей статье в Nature, подобные технологии смогут вернуть к активной жизни людей с травмами позвоночника. Если это работает на одном пациенте, то может быть повторено с другими.

Новые компьютерные технологии обещают головокружительные перспективы в области помощи людям с поражениями мозга или нервной системы. Пока такие решения не очень чувствительные и весьма громоздкие, и это лишь вопрос времени, когда они станут доступны широкому кругу пациентов. Приблизить этот момент могут системы искусственного интеллекта, которые на принципе самообучения способны кратно повысить чувствительность мозговых интерфейсов.

Мозг шлёт телеграммы. Источник изображения: Jerry Tang/Martha Morales/The University of Texas at Austin

Очередной шаг в направлении неинвазивных методов регистрации мыслей сделали учёные из Техасского университета в Остине, представив семантический декодер. Они использовали метод функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) для регистрации активности головного мозга пациентов, которую с помощью ИИ — машинного обучения на больших языковых моделях, подобных GPT от Open AI — транслировали в образы с помощью текстовых сообщений. Проще говоря, модель прямым текстом в чате сообщала всё то, о чём в данный момент думает человек. Но при этом всё не так просто.

Во-первых, описание было тем точнее, чем охотнее пациент сотрудничал с учёными. Это, кстати, предотвращает насильственное чтение мыслей. Если вы не хотите выдавать «мысли» — думайте о чём-то другом. Во-вторых, данные интерпретировались правильно только в том случае, если ИИ обучался на конкретном пациенте. В частности, каждый из испытуемых в течение 16 часов прослушивал устную речь, в процессе чего модель изучала активность его мозга. Если же ИИ пытался расшифровать мысли, не обучаясь на мозговой активности подопытного, то результаты были неразборчивыми.

«Мы очень серьёзно относимся к опасениям, что это может быть использовано в плохих целях, и постарались этого избежать, — сказал Джерри Танг (Jerry Tang), ведущий автор исследования. — Мы хотим убедиться, что люди используют подобные технологии только тогда, когда они этого хотят, и что это им помогает».

Предложенное решение опирается на то, что в процессе создания образов в голове и, в частности, словесных конструкций уровень кислорода повышается там и тогда, когда мозг реагирует на что-то определённое. Это может быть как визуализация (ниже показан пример дешифровки с помощью ИИ активности мозга при просмотре ролика без звука), а также собственные мысли пациента. Прибор фМРТ регистрирует такие области, а машинное обучение связывает их с образами и транслирует в понятный всем текст.

Результат не является дословным пересказом мыслей. Вместо этого исследователи разработали систему таким образом, чтобы она улавливала суть сказанного или продуманного, и система работает, хотя и несовершенно. Примерно в половине случаев, когда дешифратор обучен отслеживать мозговую активность участника, машина выдает текст, близко (а иногда и точно) соответствующий смыслу исходных слов.

Например, в ходе экспериментов участник слышал фразу «У меня еще нет водительских прав», которую декодер переводил свои «Она еще даже не начала учиться водить». Слова «Я не знала, что делать: кричать, плакать или убегать. Вместо этого я сказала: "Оставь меня в покое!"» были расшифрованы как «Начала кричать и плакать, а потом просто сказала: "Я же сказала тебе оставить меня в покое"».

Скорость такой регистрации низкая — уровень кислорода повышается и понижается в течение 10 секунд. За это время человек успевает услышать около 20 слов. Фактически это сегодняшний уровень расшифровки образов. На каждый образ, который можно декодировать исходя из зарегистрированной таким образом активности головного мозга человека, требуется интервал примерно в 20 слов.

Платформа фМРТ требует работы в лабораторных условиях, что не годится для её массового применения. Исследователи считают перспективным другой подход, который даёт тот же результат — это функциональная спектроскопия в ближней инфракрасной области (fNIRS). Датчики fNIRS компактные и в этом плане удобные. Они фиксируют активность кровотока в головном мозге и поэтому могут опираться на тот же принцип и ту же модель обучения, что и в случае фМРТ. Возможно, это станет следующим шагом в исследованиях научной группы.