חוקרים מ-EPFL פיתחו ממשק מוח-מכונה ממוזער מהדור הבא המסוגל לתקשר בין מוח לטקסט על שבבי סיליקון זעירים.
ממשקי מוח-מכונה (BMI) הופיעו כפתרון מבטיח לשיקום תקשורת ושליטה לאנשים עם ליקויים מוטוריים חמורים. באופן מסורתי, מערכות אלו היו מגושמות, עתירות חשמל ומוגבלות ביישומים המעשיים שלהן. חוקרים ב-EPFL פיתחו את ממשק המוח-ממוזער (MiBMI) הראשון בעל הביצועים הגבוהים, המציע פתרון קטן במיוחד, בעל צריכת חשמל נמוכה, מדויק מאוד ורב-תכליתי. פורסם בגיליון האחרון של כתב העת IEEE Journal of Solid-State Circuits והוצג בוועידת המעגלים הבינלאומיים של מצב מוצק, ה-MiBMI לא רק משפר את היעילות והמדרגיות של ממשקי מוח-מכונה, אלא גם סולל את הדרך להתקנים מעשיים הניתנים להשתלה מלא. . טכנולוגיה זו טומנת בחובה פוטנציאל לשפר משמעותית את איכות החיים של חולים עם מצבים כמו טרשת צדדית אמיוטרופית (ALS) ופציעות חוט שדרה.
הגודל הקטן של ה-MiBMI וההספק הנמוך הם תכונות מפתח, מה שהופך את המערכת למתאימה ליישומים הניתנים להשתלה. הפולשניות המינימלית שלו מבטיחה בטיחות ומעשיות לשימוש במסגרות קליניות ומציאותיות. זוהי גם מערכת משולבת לחלוטין, כלומר ההקלטה והעיבוד נעשים על שני שבבים קטנים במיוחד עם שטח כולל של 8 מ"מ2. זהו האחרון בסוג חדש של מכשירי BMI בעלי הספק נמוך שפותחו במעבדת ה-Integrated Neurotechnologies של Mahsa Shoaran (INL) במכוני IEM ו- Neuro X של EPFL.
"MiBMI מאפשר לנו להמיר פעילות עצבית מורכבת לטקסט קריא עם דיוק גבוה וצריכת חשמל נמוכה. התקדמות זו מקרבת אותנו לפתרונות פרקטיים ניתנים להשתלה שיכולים לשפר משמעותית את יכולות התקשורת לאנשים עם ליקויים מוטוריים חמורים", אומר שוארן.
בעוד שהשבב עדיין לא שולב ב-BMI עובד, הוא עיבד נתונים מהקלטות חיות קודמות, כמו אלו ממעבדת Shenoy בסטנפורד, והמיר את פעילות כתב היד לטקסט בדיוק מרשים של 91%".
מוחמד עלי שערי, המחבר הראשי
השבב יכול כיום לפענח עד 31 תווים שונים, הישג שאין דומה לו בשום מערכות משולבות אחרות. "אנחנו בטוחים שאנחנו יכולים לפענח עד 100 תווים, אבל מערך כתב יד עם יותר תווים עדיין לא זמין", מוסיף שערי.
BMI נוכחיים מתעדים את הנתונים מאלקטרודות שהושתלו במוח ואז שולחים את האותות הללו למחשב נפרד כדי לבצע את הפענוח. שבבי ה-MiBMI מתעדים את הנתונים אך גם מעבדים את המידע בזמן אמת – תוך שילוב מערכת הקלטה עצבית של 192 ערוצים עם מפענח עצבי 512 ערוצים. פריצת דרך נוירוטכנולוגית זו היא הישג של מזעור קיצוני המשלב מומחיות במעגלים משולבים, הנדסה עצבית ובינה מלאכותית. חידוש זה מרגש במיוחד בעידן המתהווה של סטארט-אפים נוירוטק בתחום ה-BMI, שבו אינטגרציה ומיזעור הם מוקדי מפתח. ה-MiBMI של EPFL מציע תובנות ופוטנציאל מבטיחים לעתיד התחום.
כדי להיות מסוגלים לעבד את כמות המידע העצומה שנקלטה על ידי האלקטרודות ב-BMI הממוזער, החוקרים היו צריכים לנקוט בגישה שונה לחלוטין לניתוח נתונים. הם גילו שהפעילות המוחית של כל אות, כשהמטופל מדמיין לכתוב אותה ביד, מכילה סמנים מאוד ספציפיים, שהחוקרים כינו קודים עצביים מובחנים (DNCs). במקום לעבד אלפי בתים של נתונים עבור כל אות, השבב צריך רק לעבד את ה-DNCs, שהם בסביבות מאה בתים. זה הופך את המערכת למהירה, מדויקת ועם צריכת חשמל נמוכה. פריצת דרך זו מאפשרת גם זמני אימון מהירים יותר, מה שהופך את הלמידה כיצד להשתמש ב-BMI קלה ונגישה יותר.
שיתופי פעולה עם צוותים אחרים במכוני Neuro-X ו- IEM של EPFL, כגון עם המעבדות של Grégoire Courtine, Silvestro Micera, Stéphanie Lacour, ו-David Atienza מבטיחים ליצור את הדור הבא של מערכות BMI משולבות. שורן, שערי והצוות שלהם בוחנים יישומים שונים עבור מערכת MiBMI מעבר לזיהוי כתב יד. "אנחנו משתפים פעולה עם קבוצות מחקר אחרות כדי לבדוק את המערכת בהקשרים שונים, כמו פענוח דיבור ובקרת תנועה. המטרה שלנו היא לפתח BMI רב תכליתי שניתן להתאים להפרעות נוירולוגיות שונות, ולספק מגוון רחב יותר של פתרונות למטופלים, " אומר שוארן.
