ジャカルタ–脳信号を車輪の動きに変換できるマインドコントロール車椅子の発明は、現在、運動障害を持つ540万人以上のアメリカ人に希望をもたらしています。
テキサス大学オースティン校の研究者によって作成されたこのテクノロジーには、動きを調節する脳の領域の信号を検出するように設計された31個の電極を備えた帽子または頭蓋骨と、AIが信号を車輪の動きに変換できる車椅子に取り付けられたラップトップが含まれています。
このツールを通して、患者がしなければならないのは、彼らが手と足を動かすことを想像することだけです。
右に移動するには、ユーザーは両手を動かすことを想像し、左に移動するには両足を動かすことを想像します。
「この心の力の車椅子の概念は何年にもわたって研究されてきましたが、ほとんどのプロジェクトでは、障害のない被験者または刺激を使用しており、デバイスを多かれ少なかれ制御する人々に向け、その逆よりも逆です」と研究者は記者会見で共有しました。
「この場合、脊髄損傷のために腕と脚を動かすことができない四肢麻痺の3人は、さまざまな程度の成功を収めて、乱雑な自然環境で車椅子を操作することができました」とキャンパスの研究者は言いました。
電極を備えたヘッドカバーは、脳信号を収集し、それらを近くのデバイス(この場合は車椅子の後ろのラップトップ)に送信する非侵襲的な方法を提供します。
実験の最初の部分では、マインドコントロールされた車椅子の使用方法について患者を訓練します。
研究者は、自分の手と足を動かしているかのように想像するように指示しました。これらは、システム内で異なる方向を与えられます。研究の成功への2番目の貢献者は、ロボット工学から借りました。
車椅子は、周囲の環境を探索するセンサーと、車椅子の正確で安全な移動を容易にするために、椅子がユーザーコマンドの空白を埋めるのに役立つロボットインテリジェンスソフトウェアで設計されています。
ニューサイエンティストのレポートによると、チームは3人の参加者でそれらすべてをテストしました、そして、彼らは60回左または右に移動するように頼まれました。
最初の10回のトレーニングセッションで、「人物1」は平均37%正しいコマンドを提供し、最後の10回のトレーニングセッションで87%の精度に向上しました。一方、3フィートパーソンのステアリング精度は67%から91%に向上しました。
一方、パーソン2は、トレーニングセッション中、一貫して平均68%の精度で操縦します。
その後、実際のテストが行われ、参加者はベッド、椅子、医療機器を含む部屋の4つのチェックポイントに車椅子を移動するように求められました。
すべての参加者は、実際の環境をシミュレートするために作成された部屋の仕切りや病院のベッドなどの障害物を通過する必要があります。
最初の人は約4分でそのコースを完了し、29回の試行で80%の精度で完了しました。人3は7分で完了し、11回の試行で20%の成功がありました。しかし、パーソン2は、試行の75%の間に約5分で3番目のチェックポイントに到達しましたが、トラックを完了することができませんでした。
「自然環境での車椅子運転などの比較的複雑な日常活動を可能にする優れた機械脳インターフェース制御を獲得するには、皮質の神経可塑性の再編成が必要であるようです」と、テキサス大学オースティン校の研究の通信著者であるJosédelR.Millánは述べています。
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