Przełom w zakresie interfejsów mózg–komputer. O 90 proc. obniżono pobór energii implantów, co pozwoli znacznie wydłużyć ich pracę

Naukowcy dokonali dużego skoku technologicznego w zakresie zasilania interfejsów mózg–komputer. Opracowano metodę zmniejszenia poboru mocy implantu przy jednoczesnym zwiększeniu jego dokładności w przesyłaniu sygnałów elektrycznych. To pozwoli opracować długowieczne implanty mózgowe, które mogą zarówno leczyć choroby neurologiczne, jak i umożliwiać sterowanie za pomocą mózgu protezami kończyn, a nawet maszynami.

– Obecnie interpretowanie sygnałów mózgowych w czyichś zamiarach wymaga komputerów tak wysokich jak ludzie i dużej ilości energii elektrycznej – o wartości kilku akumulatorów samochodowych – podkreśla Samuel Nason, doktorant w Laboratorium Protetyki Nerwu Korowego na Uniwersytecie Michigan.

Zespół z Uniwersytetu Michigan o 90 proc. obniżył zapotrzebowanie prototypowego interfejsu mózg–komputer, przy okazji zauważalnie poprawiając niezawodność przepływu danych. Udało się to uzyskać poprzez zastosowanie autorskiego systemu kompresji sygnałów mózgowych. Większość przewodowych interfejsów mózg–komputer przetwarza aż do 20 tys. impulsów nerwowych na sekundę, przez co implant musi pobierać dużo energii. Nowa metoda zakłada badanie sygnałów SBP, czyli zespołu częstotliwości emitowanych przez wiele neuronów w zakresie od 300 do 1000 Hz.

Współczesne interfejsy mózg–komputer funkcjonujące w formie implantów doczaszkowych muszą analizować nawet do 20 tys. impulsów nerwowych na sekundę, aby zapewnić płynny i precyzyjny przepływ danych pomiędzy mózgiem a zewnętrznym komputerem. Stosując metodę opracowaną na Uniwersytecie Michigan, można zaprojektować implant, który zapewni podobną bądź wyższą precyzję pomiaru, analizując zaledwie 2 tys. impulsów nerwowych na sekundę. Dzięki temu implanty kolejnej generacji będą mogły pobierać nawet do 90 proc. mniej energii.

– Zmniejszenie ilości energii elektrycznej o rząd wielkości pozwoli w końcu na stworzenie interfejsów mózg–maszyna w domu – przekonuje Samuel Nason. – Już istniejące obwody, wykorzystujące tę samą szerokość pasma i moc, mogą mieć teraz zastosowanie do całego szeregu interfejsów mózg–maszyna. 

Jednym z pionierów na rynku miniaturyzacji technologii interfejsów mózg–komputer jest Neuralink, które pracuje nad prototypowymi rozwiązaniami tego typu. Firma Elona Muska zaprezentowała już wyspecjalizowaną maszynę do szycia, która pozwoli w pełni automatycznie wwiercić się w czaszkę pacjenta i zaszyć w mózgu wiązki elektrod służących do przesyłania impulsów nerwowych do zewnętrznego komputera.

Neuralink jest obecnie w fazie wczesnych testów laboratoryjnych na szczurach, które mają potwierdzić możliwość nawiązania wysokoprzepustowego połączenia między mózgiem a maszyną. Według obecnych założeń 28 sierpnia 2020 roku firma ujawni stan prac nad projektem, a w 2021 roku będzie gotowa do wszczepienia implantów pierwszym pacjentom. Pozwolą one obejść rdzeń kręgowy i nawiązać bezpośrednie połączenie pomiędzy centralnym układem nerwowym a kończynami, tym samym przywracając ich sprawność.

Odkrycie naukowców z Michigan może z kolei prowadzić do powstania długotrwałych implantów mózgowych, które mogą zarówno leczyć choroby neurologiczne, jak i umożliwiać sterowanie za pomocą mózgu protezami kończyn, a nawet maszynami.

– To duży krok naprzód – podkreśla Cynthia Chestek, profesor nadzwyczajny inżynierii biomedycznej na Uniwersytecie Michigan. – Uzyskanie sygnałów o dużej przepustowości, których obecnie potrzebujemy do bezprzewodowych interfejsów maszyna–mózg, byłoby całkowicie niemożliwe, biorąc pod uwagę zasilanie istniejących urządzeń, takich jak rozrusznik.

Według analityków z firmy Valuates Reports wartość globalnego rynku interfejsów mózg–komputer w 2019 roku wyniosła 1,36 mld dol. Przewiduje się, że do 2027 roku wzrośnie do 3,85 mld dol. przy średniorocznym tempie wzrostu na poziomie 14,3 proc.