カリフォルニア大学サンフランシスコ校の研究者らは、脳信号をコンピューターに中継する装置を介して、麻痺した患者にロボットアームを制御させた。彼は、自分がその動きをしているのを想像するだけで、物をつかんだり、動かしたり、置いたりすることができます。ブレイン・コンピューター・インターフェース（BCI）として知られるこの装置は、調整を必要とせずに7か月間動作したという記録があった。以前は、このような機器は通常 1 ～ 2 日しか機能しませんでした。
BCI は、動作 (この場合は想像上の動作) が繰り返されるときに脳内で起こる小さな変化に適応し、より洗練された方法で動作を完了する方法を学習できる人工知能モデルに依存しています。 「人間と人工知能の間の学習の融合は、ブレイン・コンピューター・インターフェースの次の段階です」と、UCSFのワイル神経科学研究所のメンバーで神経学教授のカルネシュ・ガングリー博士は述べた。
「これは、人間のような複雑な機能を実現するために必要なものです。」
この研究は国立衛生研究所の資金提供を受けて、3月6日にCell誌に掲載された。重要なのは、参加者が特定の行動を繰り返し想像するにつれて、脳の活動が日々変化することを発見したことだった。 AI がこれらの変化を考慮に入れるようにプログラムされると、数か月間動作し続けることができます。
ガングリー博士は、動物の脳活動のパターンが特定の行動をどのように表現するかを研究し、動物が学習するにつれてこれらの表現が日々変化することを発見しました。同じことが人間にも当てはまり、それが彼らのBCIがこれらのパターンを認識する能力をすぐに失うのではないかと彼は疑っています。
ガングリー氏は、神経学研究者のニキレシュ・ナトラジ博士とともに、何年も前に脳卒中により麻痺した研究参加者と協力しました。彼は話すことも動くこともできなかった。研究者らは彼の脳の表面に小さなセンサーを埋め込み、彼が動きを想像したときの脳の活動を捕捉した。
時間の経過とともに脳のパターンが変化するかどうかを確認するために、ガングリー氏は参加者に、手、足、頭など体のさまざまな部分を動かすことを想像してもらいました。実際に動くことができなかったとしても、自分が動きをしているところを想像すると、参加者の脳は運動信号を生成することができました。 BCI は、脳の表面にあるセンサーを介してこれらの動きの表現を記録します。
ガングリー氏のチームは、これらの代表者の形は変わらないが、位置が日ごとにわずかに変化していることを発見しました。
次に、ガングリー氏は参加者に、人工知能を訓練するためにセンサーが脳の活動を記録している間、2週間自分の指、手、または親指を使って単純な動きをすることを想像するよう求めた。その後、参加者はロボットのアームやハンドの制御を試みましたが、動きは依然として不正確でした。
そこでガングリー氏は参加者に仮想ロボットアームを使って練習させ、想像力の正確さについてのフィードバックを提供した。最終的に、仮想ロボットアームを思い通りに動かすことに成功した。
参加者が本物のロボット アームを使って練習を始めると、数回の練習セッションだけでスキルを現実世界に移すことができました。彼はロボットアームにブロックを拾わせ、回転させ、新しい位置に移動させることができます。彼は食器棚を開け、カップを取り出し、それを噴水にかざすことさえできました。
数か月後、参加者は、デバイスの使用を開始してからの動作回数の変化に対する 15 分間の「調整」の後でも、ロボット アームを制御することができました。
Ganguly は現在、ロボット アームの動きをより速く、よりスムーズにするために人工知能モデルを改良しており、家庭環境で BCI をテストする予定です。麻痺のある人にとって、自分で食べたり飲んだりできるようになるということは、人生を変える可能性があります。ガングリー氏はこれは実現可能だと信じている。
「私たちはこのシステムの構築方法を学び、それを機能させることができると非常に自信を持っています」と彼は語った。
他の著者には、カリフォルニア大学サンフランシスコ校の Sarah Seko 氏と Adelyn Tu-Chan 氏、ロードアイランド大学の Reza Abiri 氏が含まれます。この研究は、国立衛生研究所 (1DP2HD087955) と UCSF ワイル神経科学研究所から資金提供を受けました。