AIと非侵襲的脳-コンピュータインターフェースの性能向上

AIと電極付きキャップのおかげで、参加者は思考だけでロボットアームを制御しました。

UCLAの神経工学および計算研究所は、AIと非侵襲的な脳-コンピュータインターフェースを組み合わせることで、有望な方向性を示しました。NeuralinkやPrecision Neuroscienceのような企業は、主に医療用途を目指して最先端の脳インプラントを開発しています。しかし、この技術が将来的に認知能力を向上させ、技術を思考で制御し、AIと融合することを可能にすることが期待されています。

これらのデバイスを埋め込むには危険な脳手術が必要であり、免疫反応によって性能が低下したり、取り外しが必要になる可能性があります。深刻な障害や病気を治療する際にはこれらのリスクは正当化されることがありますが、健康な人にとっては複雑な問題です。

頭蓋骨の外側から電気信号を記録する非侵襲的な脳インターフェースも存在しますが、通常は脳信号の検出精度が低いです。UCLAの研究者は、これらのデバイスをAIと組み合わせることで、性能を大幅に向上させ、ロボットアームを制御できることを示しました。

研究者は64個の電極が付いたキャップを使用してEEG信号を取得し、それを解読するためのカスタムアルゴリズムを開発しました。このシステムは、4人の参加者を対象にテストされ、そのうち1人は下半身麻痺の状態でした。

最初のタスクは、コンピュータ画面上でカーソルを動かし、8つの異なるターゲットの上に少なくとも0.5秒間留まることでした。強化学習を使用して、AIはユーザーが目指すターゲットを推測し、カーソルを正しい方向に導きました。

研究結果によれば、AIがないインターフェースに比べて健康な参加者の成功率が2倍に増加し、麻痺した参加者は成功率が4倍に増加しました。研究者たちは、この「共有自律性」アプローチが非侵襲的技術の性能を大幅に向上させることを示しました。