Nem minden embernek tetszik az ötlet, hogy intelligens chipet ültessenek az agyába. A Carnegie Mellon Egyetem (CMU) kutatói nemrégiben bemutatták, ahogy egy mesterséges intelligenciával működő, nem invazív agy-számítógép interfész (BCI) lehetővé teszi, hogy egy személy tárgyat irányítson képernyőn, pusztán a gondolatával vezérelve.
Elon Musk Neuralinkje, a Bill Gates által támogatott Synchron és számos más BCI-cég által ígért agyi chipek két kategóriába sorolhatók: invazív vagy minimálisan invazív. Ez azt jelenti, hogy az ilyen eszközöket vagy közvetlenül az agyba, vagy a koponyába ültetik be.
Az agy-számítógép interfészek (BCI-k) olyan eszközök, amelyek lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy számítógépekkel vagy más eszközökkel interakcióba lépjenek azáltal, hogy szándékaikat közvetlenül a rögzített agyi jeleik alapján határozzák meg. Ezek a gyorsan növekvő eszközök segíthetnek a motoros vagy beszédzavarban szenvedő betegeknek azáltal, hogy olyan eszközöket vezérelhetnek, mint például a végtagprotézisek, vagy olyan mindennapi feladatokat hajthatnak végre, mint például az e-mailek küldése vagy a világítás felkapcsolása. A sikeres BCI-k arra is képesek, hogy javítsák az egészséges egyének életminőségét, mivel lehetővé teszik számukra, hogy közvetlenül kommunikáljanak elektronikai eszközökkel, például mobiltelefonokkal vagy számítógépekkel, anélkül, hogy izomaktiválásra vagy beszédre lenne szükségük.
Az embereknek azonban számos aggályuk támad az invazív BCI-k használatával kapcsolatban: például mi történik, ha a chip beültetése során megsérül az agyuk vagy a koponyájuk, ha valaki feltöri a chipet, hogyan hat a chip hosszú távon az agyuk egészségére, mi a garancia arra, hogy a chipgyártók nem élnek vissza az idegi adataikkal stb.
Ez az a pont, ahol a kutatók által tanulmányukban bemutatott nem invazív BCI-k hatalmas változást hozhatnak.
„A nem invazív BCI-k számos előnnyel járnak, szemben invazív társaikkal (gondoljunk csak a Neuralinkre vagy a Synchronra). Ezek közé tartozik a nagyobb biztonság, a költséghatékonyság, és az, hogy számos beteg, valamint az általános lakosság is használhatja őket”, jegyzik meg a kutatók.
A mélytanulás varázslatos módszere
A hagyományos, nem invazív BCI-kkel az a probléma, hogy nem olyan pontosak, mint az invazív változatuk. Olyan külső érzékelőkkel gyűjtenek adatokat, amelyek nem érintkeznek közvetlenül az agyszövetekkel, és a felhasználó környezetének bármilyen zavara befolyásolhatja a működésüket.
A CMU kutatói szerint a mesterségesintelligencia-alapú, mély neurális hálózatok megoldhatják ezt a problémát. Ezek fejlettebbek, mint az arcfelismerésre, beszédfelismerésre és különböző más egyszerű feladatokra használt mesterséges neurális hálózatok. Egy mély neurális hálózatnak több rétege és csomópontja van, ezért bonyolultabb feladatokra használják őket. Lehetővé teszik, hogy a BCI még a torzítással és zajjal terhelt, összetett és nagy adathalmazokból is pontos eredményeket nyerjen.
A vizsgálat során a kutatók nem invazív BCI-ket csatlakoztattak 28 résztvevő agyához: EEG-t alkalmaztak az agyi aktivitásuk rögzítésére. Az EEG-adatokat egy mesterséges intelligenciával működő mély neurális hálózat betanításához használták.
„Ez a hálózat képes volt közvetlenül megérteni, hogy a résztvevők mit szándékoznak tenni a folyamatosan mozgó tárgyakkal, pusztán az agy-számítógép interfész érzékelőiből származó adatai elemzésével”, jegyzik meg a tanulmány szerzői.
Az MI-alapú BCI-k a robotokat is fejleszthetik
A jelenlegi tanulmány eredményei azt sugallják, hogy a jövőben a mesterséges intelligenciával működő, nem invazív BCI-k segíthetnek az egyéneknek külső eszközök irányításában anélkül, hogy a kezüket és az izmaikat használnák. Ez megkönnyítheti az emberek számára a technológiával való interakciót, lehetővé teheti a tudósok számára az emberi agyműködés részletes tanulmányozását, és javíthatja az amputált és fogyatékkal élő egyének életminőségét.
„Tovább teszteljük az alkalmazhatóságát nemcsak ép testű alanyokon, hanem mozgáskárosodásban szenvedő stroke-betegeken is”, mondta Bin He, a tanulmány egyik szerzője, a CMU orvosbiológiai mérnöki karának professzora. A tanulmány szerzői 2019-ben hasonló megközelítést alkalmaztak, lehetővé téve egy elme által vezérelt robotkar számára, hogy egérkurzort kergessen.
Úgy vélik, hogy a mesterséges intelligenciával működő, nem invazív BCI-k jobb mesterséges intelligenciával rendelkező roboteszközök és robotasszisztensek kifejlesztéséhez is vezethetnek. „Jelenleg teszteljük ezt a mesterséges intelligenciával működő, nem invazív BCI-technológiát egy robotkar kifinomult feladatainak irányítására”, mondta He.
A tanulmány a PNAS Nexus című folyóiratban jelent meg.
Forrás: itbusiness.hu
Kép forrása: tugraz.at