Czytanie w myślach właśnie przestało być wytworem znanym wyłącznie z filmów science fiction. Naukowcom z rosyjskiej korporacji Neurobotics i Moskiewskiego Instytutu Fizyki i Technologii (MIFiT) udało się znaleźć metodę na wizualizowanie ludzkich myśli odczytywanych przez sieć neuronową. Rezultaty są, mówiąc delikatnie, zdumiewające – można zobaczyć je na materiale wideo umieszczonym w sieci.
Istniejące rozwiązania do ekstrakcji obrazów tworzonych na podstawie sygnałów z mózgu wykorzystują funkcjonalny MRI lub analizują sygnały odbierane przez implanty bezpośrednio z neuronów. Obie metody mają dość ograniczone zastosowania w praktyce klinicznej i życiu codziennym. Interfejs mózg-komputer opracowany przez MIPT i Neurobotics opiera się na sztucznych sieciach neuronowych i elektroencefalografii (EEG), czyli technice rejestrowania fal mózgowych za pomocą elektrod umieszczonych nieinwazyjnie na skórze głowy. Analizując aktywność mózgu, system rekonstruuje obrazy widziane przez osobę przechodzącą EEG w czasie rzeczywistym.
„Pracujemy nad projektem technologii wspomagających, który ma umożliwiać pacjentom po udarze kontrolowanie ramienia egzoszkieletu do celów neurorehabilitacji lub sparaliżowanym pacjentom prowadzenie elektrycznych wózków inwalidzkich. Ostatecznym celem jest zwiększenie dokładności kontroli neuronowej również u zdrowych osób.” – mówi Vladimir Konyshev, przewodzący pracom laboratorium neurorobotyki w (MIFiT).
Na czym polegał niezwykły eksperyment?
W pierwszej jego części neurobiologowie poprosili zdrowych uczestników o obejrzenie 20-minutowej kompilacji 10-sekundowych fragmentów nagrań z YouTube. Zespół wybrał pięć kategorii filmów: abstrakcyjne kształty, wodospady, ludzkie twarze, ruchome mechanizmy i sporty motorowe. W skład ostatniej kategorii wchodziły nagrania zarejestrowane z perspektywy pierwszoosobowej jazdy na skuterach śnieżnych, skuterach wodnych, motocyklach i udziału w wyścigach samochodowych.
Analizując dane EEG, naukowcy wykazali, że wzorce fal mózgowych są różne dla każdej kategorii filmów. Umożliwiło to zespołowi analizę reakcji mózgu na filmy w czasie rzeczywistym.
W drugiej fazie eksperymentu wybrano trzy losowe kategorie spośród pięciu oryginalnych. Naukowcy opracowali dwie sieci neuronowe: jedną do generowania losowych obrazów specyficznych dla kategorii z „szumu”, a drugą do generowania podobnego „szumu” z EEG. Zespół wyszkolił następnie sieci, aby działały razem w sposób, który zamienia sygnał EEG w rzeczywiste obrazy podobne do obserwowanych przez badanych.
Źródło: Anatoly Bobe/Neurobotics, and @tsarcyanide/MIPT
Aby przetestować zdolność systemu do wizualizacji aktywności mózgu, badanym pokazano wcześniej nieobejrzane przez nich filmy z tych samych kategorii. Podczas oglądania, EEG były rejestrowane i „karmiły” sieci neuronowe. System zaliczył test, generując całkiem dokładne obrazy, które można było łatwo skategoryzować w 90 procentach przypadków.
Algorytm działania interfejsu mózg-komputer | Źródło: Anatoly Bobe/Neurobotics, and @tsarcyanide/MIPT
Interfejs mózg-komputer zaproponowany przez Rosjan jest znacznie ciekawszym rozwiązaniem niż to, które wcześniej prezentował Elon Musk.
„Interfejsy neuronowe przewidziane przez Elona Muska wiążą się ze złożonymi operacjami i ryzykiem pogorszenia ich działania ze względu na naturalne procesy zachodzące w organizmie – te mogą zawodzić nawet w ciągu kilku miesięcy. Mamy nadzieję, że wkrótce będziemy mogli tworzyć bardziej przystępne interfejsy neuronowe, które nie będą wymagały implantacji.” – mówi współautor badania, Grigory Rashkov.
Obrazy oddają więcej, niż słowa, więc zobaczcie sami jak przebiegał eksperyment:
Źródło: Techxplore