Naukowcy opracowali nowe algorytmy AI, które potrafią identyfikować wzorce aktywności mózgu związane z konkretnymi zachowaniami. To przełomowe osiągnięcie może nie tylko poprawić interfejsy mózg-komputer, ale również pomóc w odkrywaniu nowych wzorców w mózgu.
Zespół badawczy pod kierownictwem Maryam Shanechi, profesor inżynierii elektrycznej i komputerowej na Uniwersytecie Południowej Kalifornii (USC), opracował nowy algorytm o nazwie DPAD (Dissociative Prioritized Analysis of Dynamics). Innowacja ta została opisana w prestiżowym czasopiśmie Nature Neuroscience i ma ogromny potencjał w obszarze medycyny oraz technologii związanej z neuroinżynierią.
Nasze mózgi są niezwykle skomplikowanymi organami, które jednocześnie przetwarzają wiele różnych bodźców. Czytając ten artykuł, możemy wykonywać równocześnie różne działania – np. sięgać po filiżankę kawy, odczytywać tekst na głos, a nawet odczuwać głód. Mózg koduje wszystkie te zachowania jednocześnie, tworząc bardzo złożone i splątane wzorce aktywności elektrycznej. Wyzwaniem dla naukowców jest rozdzielenie tych wzorców i wyodrębnienie konkretnych zachowań, takich jak np. ruch ręki, od pozostałych.
Właśnie to jest kluczowym celem nowego algorytmu DPAD, który pozwala na precyzyjniejsze dekodowanie aktywności mózgowej związanej z ruchami ciała. To odkrycie ma szczególne znaczenie dla rozwoju interfejsów mózg-komputer, które mogą przywrócić zdolność poruszania się osobom sparaliżowanym. Dzięki takiemu systemowi, myśli o wykonaniu ruchu mogłyby być bezpośrednio przekształcane na polecenia sterujące zewnętrznymi urządzeniami, takimi jak robotyczne ramiona czy kursory komputerowe.
„Opracowany przez nas algorytm pozwala na odróżnienie wzorców mózgowych związanych z konkretnym zachowaniem, takim jak ruch ręki, od innych równocześnie zachodzących procesów w mózgu”, tłumaczy Shanechi. „Dzięki temu możemy dokładniej dekodować ruchy na podstawie aktywności mózgu, co ma ogromny potencjał w rozwijaniu bardziej zaawansowanych interfejsów mózg-komputer. Nasza metoda pozwala także na odkrycie nowych wzorców, które wcześniej mogłyby zostać pominięte.”
Jednym z elementów sukcesu DPAD jest priorytetyzowanie wzorców mózgowych związanych z konkretnym zachowaniem już na etapie trenowania sieci neuronowej, co pozwala na lepsze ich rozpoznawanie. Algorytm posiada także elastyczność, która może znaleźć zastosowanie nie tylko w dekodowaniu ruchów, ale również w monitorowaniu stanów emocjonalnych, takich jak ból czy depresja.
Shanechi podkreśla, że metoda ta może zrewolucjonizować także leczenie zaburzeń psychicznych, poprzez precyzyjne śledzenie stanów emocjonalnych pacjentów i dopasowywanie terapii do ich indywidualnych potrzeb.
To odkrycie otwiera nowe możliwości nie tylko w leczeniu paraliżu i zaburzeń ruchowych, ale także w terapii schorzeń związanych z psychiką, oferując bardziej spersonalizowane i skuteczne podejście do zdrowia psychicznego.
sciencedaily.com
