Мозговые сигналы сложно расшифровать. Из-за этого существующие нейрокомпьютерные интерфейсы, контролирующие роботизированные конечности, зачастую медленные и неуклюжие. Но все может измениться. Команда врачей и нейробиологов опубликовала в журнале Nature Medicine статью с описанием нейрокомпьютерного интерфейса, использующего нейронную сеть для расшифровки сигналов мозга и передачи их в точные движения роботизированной руки.

Исследователи использовали данные, полученные от 27-летнего парализованного мужчины, в мозг которого была вживлена сеть микроэлектродов, подключенных к нейронным сетям и представляющим собой системы искусственного интеллекта, которые смоделированы по образцу мозговых схем, крайне эффективных в определении шаблонов больших объемов информации.

После тренировочных сессий на протяжении около двух с половиной лет нейронные сети научились определять, какие сигналы мозга были связаны с конкретными мышечными командами и как их передавать роботизированной конечности.

Нейронная сеть не только помогла пациенту двигать роботизированной рукой с лучшей точностью и меньшей задержкой, чем существующие системы, но и показала отличные результаты, когда исследователи позволили ей обучаться самостоятельно. Другими словами, нейронная сеть смогла понять, какие мозговые сигналы соответствовали тем или иным движениям руки без помощи ученых.

При помощи нейронной сети доброволец, участвовавший в эксперименте, смог поднимать три небольших объекта и манипулировать ими при помощи роботизированной руки.