Интерфейсы мозг-компьютер (BCI) рассматриваются как потенциальное средство, с помощью которого люди с серьезными физическими недостатками могут восстановить контроль над своей средой, но создание такого интерфейса – нетривиальная задача. Исследование, опубликованное 10 мая в журнале с открытым доступом PLOS Biology группой исследователей из Федеральной политехнической школы Лозанны в Женеве, Швейцария, предполагает, что позволяя людям адаптироваться к машинам, они улучшают их работу в интерфейсе мозг-компьютер. Изучение субъектов, страдающих тетраплегией, тренирующихся для участия в гонке аватаров Cybathlon, показывает, что наиболее существенные улучшения производительности с помощью компьютеров могут произойти, когда и человеку, и машине разрешено учиться.
ИМК, которые используют электрическую активность в головном мозге для управления объектом, все чаще используются у людей с тяжелыми травмами спинного мозга для общения (с помощью клавиатуры), мобильности (с помощью инвалидного кресла с электроприводом) и повседневной деятельности (с помощью управление механической рукой или другим роботизированным устройством).
Как правило, электрическая активность обнаруживается в одной или нескольких точках поверхности черепа с помощью неинвазивных электроэнцефалографических электродов и подается через компьютерную программу, которая со временем улучшает ее реакцию и точность за счет обучения.
Поскольку алгоритмы машинного обучения стали быстрее и мощнее, исследователи в основном сосредоточились на повышении производительности декодирования за счет определения оптимальных алгоритмов распознавания образов. Авторы предположили, что производительность может быть улучшена, если оператор и машина будут изучать свою общую задачу.
Чтобы проверить эту гипотезу, авторы привлекли двух испытуемых, взрослых мужчин с тетраплегией, для тренировки с системой BCI, предназначенной для обнаружения нескольких паттернов мозговых волн. Тренировки длились несколько месяцев и завершились международным соревнованием Cybathlon, в котором они соревновались с десятью другими командами. "Каждый участник управлял аватаром на экране в гонке, состоящей из нескольких частей, что требовало владения отдельными командами для вращения, прыжков, скольжения и ходьбы без спотыкания. Оба участника трижды становились лучшими в соревновании, один из них выиграл золотую медаль, а другой – рекорд турнира
Запись электроэнцефалографии испытуемых во время обучения показала, что они адаптировали нормальные паттерны мозговых волн, связанные с воображаемыми движениями, называемыми сенсомоторными ритмами, для управления аватаром, и что эти паттерны со временем усилились, что указывает на то, что испытуемые учились лучше контролировать ИМК. во время обучения. Хотя некоторая степень обучения, вероятно, имеет место даже с простейшими ИМК, авторы считают, что они максимально увеличили шансы на обучение человека за счет нечастой перекалибровки компьютера, оставляя время для того, чтобы человек лучше научился управлять сенсомоторными ритмами, что было бы наиболее эффективно. вызвать желаемое движение аватара. По мнению авторов, подготовка к соревнованиям также может способствовать более быстрому обучению.
"Это исследование – одно из немногих, которое предоставляет разносторонние доказательства эффективности изучения предметов во время обучения BCI," авторы сказали. "Вопреки популярной тенденции сосредоточения внимания на аспектах машинного обучения в обучении BCI, комплексная методология взаимного обучения может сильно способствовать приобретению навыков BCI."