À l'avenir, certains chercheurs espèrent que les personnes qui perdent des membres pourront contrôler des prothèses robotiques à l'aide d'interfaces spéciales à haute vitesse sur l'ordinateur cérébral - comme Luke Skywalker l'a fait sans effort dans la série Star Wars.
En raison du fait que les signaux cérébraux sont ambigus et difficiles à décoder directement, les interfaces existantes des ordinateurs cérébraux qui contrôlent les membres robotiques ne font pas face aux tâches assignées et sont souvent trop lentes, et les mouvements exécutés sous leur contrôle semblent tout simplement maladroits.
Mais tout cela pourrait bientôt changer. La semaine dernière, une équipe de médecins et de neuroscientifiques a publié un article dans la revue Nature Medicine sur l'interface informatique du cerveau, qui utilise un réseau neuronal pour décoder les signaux cérébraux et contrôler précisément les mouvements d'un bras robotique.
Décodeur pour le cerveau
Pour l'expérience, les chercheurs ont obtenu le consentement d'un patient de 27 ans souffrant de quadriplégie (paralysie des bras et des jambes, généralement causée par une lésion de la moelle épinière dans la région des vertèbres cervicales). Un ensemble de microélectrodes a été implanté dans son cerveau et les données extraites des électrodes ont été introduites dans divers réseaux de neurones, qui sont des systèmes d'intelligence artificielle. L'IA est généralement mal conçue pour traiter les signaux cérébraux, mais elle réussit à trouver des modèles dans de grands ensembles d'informations.
Après une formation approfondie pendant près de deux ans et demi, les réseaux de neurones ont eu une assez bonne idée de quels signaux cérébraux sont associés à des commandes musculaires spécifiques et comment transmettre des signaux mentaux à un membre robotique.
Non seulement le réseau neuronal a permis au patient de déplacer le bras robotique avec une plus grande précision et moins de retard que les systèmes existants, mais il a également fonctionné encore mieux lorsque les chercheurs l'ont autorisé à s'entraîner. Autrement dit, le réseau neuronal a pu apprendre quels signaux cérébraux correspondaient à un mouvement particulier et quels mouvements de la main sont les plus efficaces pour effectuer une tâche spécifique sans aucune invite des chercheurs.
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Avec un réseau de neurones, un volontaire de l'expérience a pu ramasser et manipuler trois petits objets avec un bras robotisé - une capacité qui est prise pour acquise chez une personne en bonne santé, mais souvent inaccessible à ceux qui comptent sur des prothèses pour s'adapter à la vie quotidienne.
Cerf-volant Serg
