Musk Neuralink'e meydan okuyun! Stanford'un doğrudan beyne ve silikon bazlı çiplere bağlı yeni beyin-bilgisayar arayüzü
[Xin Zhiyuan Rehberi] Son zamanlarda, Stanford Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, beyni doğrudan silikon bazlı teknolojiye bağlayabilen yeni bir beyin-bilgisayar arayüz cihazı geliştirdiler. Beyin-bilgisayar arayüz cihazları uzun zamandır var olmasına ve onarım cerrahisi, hastalık tedavisi ve beyin araştırması için kullanılmasına rağmen, bu en son cihaz daha fazla veri kaydedebilir ve mevcut cihazlardan daha az invaziftir.
Stanford Üniversitesi'nde malzeme bilimi ve mühendisliği alanında yüksek lisans öğrencisi olan Abdulmalik Obaid, Daha önce hiç kimse bu 2D silikon elektronik cihazları beynin üç boyutlu yapısıyla eşleştirmemişti. Zaten bildiğimiz geleneksel çip üretim yöntemlerini bırakıp silikonu entegre etmek için yeni süreçler tasarlamalıyız. Elektronik teknoloji, üç boyutlu uzaya getirildi ve bu hedefe büyük ölçekte uygulanması kolay bir şekilde ulaşmalıyız. "
Abdulmalik Obaid (solda), Nick Melosh ve microwire dizisi
Nöron aktivite görüntülerini büyük ölçekte kaydedebilen yenilikçi tasarım yöntemi
Makale 20 Mart'ta "Science Advances" dergisinde yayınlandı. Kağıttaki beyin-bilgisayar arayüz cihazı, her biri en ince insan saç genişliğinin yarısından daha az olan bir dizi mikro tel içeriyor. Bu ince teller beyne nazikçe sokulabilir ve harici olarak bir silikon çipe doğrudan bağlanabilir, tıpkı nöroelektrik aktivitenin bir filmini çekmek gibi, her bir tel tarafından iletilen beynin elektrik sinyallerini kaydeder. Cihazın mevcut sürümü yüzlerce mikro tel içerir, ancak gelecekteki sürümler binlerce mikro tel içerebilir.
(A) Mikro kablo demeti ile entegre CMOS çipinin şematik diyagramı. Kablo demeti, CMOS piksellerle temas etmek için bir proksimal uç (çip) (b) ve doku aktivitesini kaydetmek için bir uzak uç (beyin) (c) içerir. Proksimal uç, çipe temas etmek için kısmen açıkta bir metal tele sahiptir ve uzak Uç teller, yerleştirme sırasında hasarı sınırlandırmak için ayrılır. (d) Küçük hayvan araştırmaları için uygun, 100 mikron aralıklı ve cihaz genişliği 0,6 cm'den az olan 800 mikro telli bir kablo demeti.
Elektrik sinyalleri beyin aktivitesini gözlemlemenin en etkili yoludur. Stanford Üniversitesi'nde malzeme bilimi ve mühendisliği profesörü ve makalenin ortak yazarı Nick Melosh, "Bu mikro tel dizisi ile, bireysel nöronlar seviyesinde neler olduğunu görebiliriz. "
Microwire dizisinin yakından görünümü
Bu cihazın tepesinde bir silikon çip bulunur ve alttaki teller beyne nazikçe yerleştirilir, bu da araştırmacıların nöronların aktivitesini fotoğraflamasına yardımcı olabilir.
Araştırmacıların karşılaştığı en büyük zorluk, bu dizinin nasıl oluşturulacağıdır. Ana bileşeni yüzlerce ince tel olsa bile güçlü ve dayanıklı olmalıdır . Çözüm, her bir teli bir biyogüvenlik polimeri ile sarmak ve ardından bunları metal bir halkaya bağlamaktır.
Mevcut beyin-bilgisayar arayüz ekipmanı 100 kablo ile sınırlıdır ve her biri diziye elle dikkatlice yerleştirilmesi gereken 100 sinyal kanalı sağlar.
Araştırmacıların dizinin tasarımını ve üretimini tamamlaması genellikle birkaç yıl alır ve Stanfordun tasarımı, mevcut yüksek yoğunluklu kayıt ekipmanlarından tamamen farklıdır. Dizinin şekli, boyutu ve yoğunluğu üretim sürecinde kolayca değiştirilebilir. " Farklı beyin bölgelerini farklı derinliklerde aynı anda kaydetmek için hemen hemen her 3D dizisi kullanılabilir. ", dedi nöroşirürji ve nöroloji profesörü ve makalenin ortak yazarı Jun Ding." Yaygın olarak kullanılırsa, bu teknoloji, sağlık ve hastalık durumlarında beyin fonksiyonu anlayışımızı büyük ölçüde geliştirecektir. "
Araştırmacılar, fare retinaları üzerinde ön testler yaptıktan sonra, dizinin dayanıklılığını ve büyük ölçekli versiyonun performansını kontrol etmek için uzun vadeli takipler de yürütüyorlar. Teknolojinin uygulanabilir olduğu kanıtlanırsa, Mekanik protezlerin performansını iyileştirmeye yardımcı olur, dil ve görmeyi geri kazanmaya yardımcı olur, vb. .
Beyin-bilgisayar arayüzü tam olarak nedir
Beyin-bilgisayar arayüzü = "beyin" + "makine" + "arayüz", yani insan veya hayvan beyni (veya beyin hücre kültürü) ile harici ekipman arasında oluşturulan bilgi alışverişi için bir yol.
"Avatar" filminde kahraman, zihnini başka bir insan olmayan vücuda doğrudan nakletmek için bir makine kullanıyor ve bu insan olmayan vücudu istediği gibi manipüle edebiliyor, tüm algılama ve manipülasyon yeteneklerine sahip ve beyin-bilgisayar arayüzünün ana işlevlerini gösteriyor. .
Beyin-bilgisayar arayüzünün birkaç temel modülü:
Toplamak :
- Müdahaleci : Bu tür bir beyin-bilgisayar arayüzü genellikle doğrudan beynin gri maddesine implante edilir, bu nedenle elde edilen sinir sinyallerinin kalitesi nispeten yüksektir. Ancak dezavantajı, bağışıklık tepkisini ve kallusu (yara izi) tetiklemenin kolay olmasıdır, bu da sinyal kalitesinin azalmasına hatta kaybolmasına neden olur. Stanford'un araştırması bu kategoriye giriyor.
- Kısmen müdahaleci : Arayüz genellikle kafatası boşluğuna implante edilir, ancak gri maddenin dışına yerleştirilir. Uzaysal çözünürlüğü, invaziv beyin-bilgisayar arayüzü kadar iyi değil, invaziv olmayanlardan daha iyi. Diğer bir avantaj ise, bir bağışıklık tepkisi ve nasır tetikleme şansının düşük olmasıdır. Temelde bilgi analizi için kortikal elektroensefalograma (ECoG) dayanır.
- Non-invaziv : Beyne girmez, insan vücuduna şapka gibi takılması uygundur, ancak kafatasının sinyal üzerindeki zayıflatma etkisi ve nöronların yaydığı elektromanyetik dalga üzerindeki dağılma ve bulanıklık etkisi nedeniyle kaydedilen sinyalin çözünürlüğü yüksek değildir. Bu sinyal dalgası hala tespit edilebilir, ancak sinyali gönderen beyin alanını veya ilişkili tek nöronun ateşlemesini belirlemek zordur.
kod çözme : Matematiksel olarak, PCA temel bileşen analizi ve bağımsız bileşen analizi ICA genellikle girişim sinyallerini, EGG elektroensefalogramını, kortikal elektroensefalogramı (ECoG) ve diğer analiz modellerini işlemek için kullanılır.
Recode : Nasıl kodlanacağı, ne yapmak istediğinize bağlıdır. Örneğin, robotik kolu kendiniz için kahve içmek üzere bir kahve fincanı alıp kontrol etmek için, robotik kolun hareket sinyaline kodlanması gerekir.
İlgili bağlantı: https://zhuanlan.zhihu.com/p/26057046
Muskın en sevilen beyin-bilgisayar arayüzüyle oynamak için 500 $!
Elon Muskın Neuralinkin en son beyin-bilgisayar arayüz teknolojisi aşağıdaki dört kısma ayrılmıştır:
Bunun bir kısmı sorumlu Philip Sabes. Prestijli bir okulda doğan Sabes, Cambridge Üniversitesi'nde iki yıl matematik okudu, MIT'den doktora derecesi ile mezun oldu, ardından California Institute of Technology'de doktora sonrası olarak çalıştı ve şu anda California Üniversitesi, San Francisco'da profesör.
Görüntü kaynağı: https://profiles.ucsf.edu/philip.sabes
Video kaynağı: 19. Uluslararası Sinir Mühendisliği Konferansı, video, kavrama hareketini tamamlamak için bir manipülatörü kontrol eden yüksek pozisyonlu paraplejik bir hastayı gösteriyor
Neuralink, birincil motor korteks, Dorsal premotor korteks, tamamlayıcı motor alan ve somatosensoriyel kontrolden sorumlu somatosensoriyel kortekse sorumlu olan serebral kortekse elektrotlar yerleştirmeyi planlıyor. (Somatosensoriyel korteks) bu pozisyonlar.
Resim kaynağı: Neuralink konferansı
Intel'den yazılım mühendisi, Davis Üniversitesi'nde CS uzmanı ve biyoloji danışmanı, teknoloji ve yapay zeka meraklısı Jag Singh, OpenBCI Ganglion anakartını yalnızca 500 $ 'a kullanıyor ve ekip şimdiden Versiyon çok farklı deneyime sahip değildir ve navigasyon, web sorgusu, SMS, akıllı ev yönetimi veya herhangi bir sayıda rutin görev için kullanılabilir.
Musk'ın beyin-bilgisayar arayüzüne meydan okuyun! Rusya'nın en güçlü zihin okuma, beyin dalgalarıyla neye baktığınızı bilin
Rus Neurobotics şirketi ve Moskova Fizik ve Teknoloji Enstitüsü'nden (MIPT) araştırmacılar birlikte çalıştı. Yapay sinir ağlarına ve elektroensefalograma (EEG) dayanan bir beyin-bilgisayar arayüzü geliştirdiler. EEG, kafa derisine yerleştirilen elektrotlar aracılığıyla beyin dalgalarını kaydeden bir tekniktir. Sistem beyin aktivitesini analiz eder ve EEG incelemesine giren kişinin gördüğü görüntüyü gerçek zamanlı olarak yeniden oluşturur. Etki aşağıdaki gibidir:
Araştırmacılar, biri farklı kategorilerdeki görüntülerin kodunu çözmek için kullanılan, ikincisi ise EEG özelliklerini görüntü kod çözücünün uzamsal alanına dönüştüren iki ayrı eğitilmiş derin öğrenme ağından oluşan bir derin öğrenme modeli geliştirdiler. alan adı).
Deneyin ilk bölümünde nörobiyolog, sağlıklı deneklerden 10 saniyelik bir YouTube video klibini toplam 20 dakika izlemelerini istedi.
Ekip beş video kategorisi seçti. EEG verilerinin analizi yoluyla, araştırmacılar her video türünün beyin dalgası modellerinin farklı olduğunu buldular. Bu, araştırma ekibinin beynin videoya verdiği tepkiyi gerçek zamanlı olarak analiz etmesini sağlar.
Deneyin ikinci aşamasında, ilk beş kategoriden üç kategori rastgele seçildi. Araştırmacılar iki tür sinir ağı geliştirdiler: biri "gürültü" den rastgele kategoriye özgü görüntüler oluşturmak için kullanılır, diğeri ise EEG'den benzer "gürültü" oluşturmak için kullanılır. Ekip daha sonra ağı, EEG sinyalini test deneğinin gözlemlediğine benzer gerçek bir görüntüye dönüştürecek şekilde birlikte çalışması için eğitti.
Beyin-bilgisayar arayüzü (BCI) sistemi işlem algoritması
Elektronik cihazları kontrol etmek için zihninizi kullanın! NextMind, 399 $ 'lık beyin-bilgisayar arayüzü geliştirme kitini başlattı
NextMind, görsel korteksten gelen sinyalleri dijital komutlara dönüştürebilen, kullanıcıların komutları bilgisayarlara ve AR / VR kulaklıklarına görsel olarak girmesine ve 399 dolara satın almasına olanak tanıyan bir beyin bilgisayar arayüzü geliştiriyor. Kalifiye geliştiriciler ve iş ortakları geliştirme kitleri sağlar.
NextMind'in cihazı yaklaşık 60 gram ağırlığındadır ve beyin aktivitesini ölçebilen sekiz elektrota sahiptir. NextMind, kullanıcı amacının kodunu çözmek ve tamamlamak için iki parçayı paralel olarak işler. Birinci parça görsel niyet, ikinci parça görsel hayal gücü. .
NextMind tarafından icat edilen dijital sinir senkronizasyonu adı verilen yeni yöntem, niyetin şifresini çözmez, yalnızca niyetin çıktısını çözer. Örneğin, kullanıcı bir nesneye daha fazla dikkat eder, nesne ile beyin arasında bir sinirsel rezonans olur, kullanıcı ne kadar konsantre olursa, rezonans o kadar artar, makine öğrenimi o kadar çok çözülür, cihaz kullanıcının nesneyi hareket ettirmek veya etkinleştirmek istediğini bilir. Belirli görsel içerik.
Bu temelde bir göz takipçisinden farklıdır. Şu anda, NextMind'in ekipmanı gözleriniz kapalı olarak kullanılamaz ve gelecekte iyileştirilecektir.
Gerçekler, görsel korteksin yalnızca kullanıcıların dış dünyadan girdi aldığı alan değil, aynı zamanda kullanıcıların hafızasının, hayal gücünün ve hayallerinin çıktısı olduğunu da kanıtladı. Kullanıcılara görsel farkındalık sağlayan görsel korteksteki nöronlar, harici bilgileri işlemek için kullanılan nöronlardır.
NextMind, iki kanalın aynı donanım üzerinde başka bir ekipman olmadan seri olarak kullanılabileceğini iddia ediyor. Farklı yazılım ve algoritmalar yalnızca farklı görevleri yerine getirir.
Beyin-bilgisayar arayüzü, sinirbilim, bilgisayar bilimi, ergonomi vb. Gerektiren karmaşık disiplinler arası bir konudur. Çalışması zor ama aynı zamanda gereklidir.Beyin-bilgisayar arayüzü aracılığıyla ultrason gibi insan dışı algı insan algısına dönüştürülebilir. Gelecek parlak.
