Американские исследователи научили парализованного пациента управлять роборуками с помощью считывания активности его моторной коры через имплантированные микроэлектроды. Мужчина смог поднести руки с вложенными в них приборами к тарелке с пирожным, разрезать его и поднести отрезанный кусок ко рту. Кратко о разработке рассказывается на сайте Университета Джонса Хопкинса.
Один из самых эффективных способов взаимодействия с окружающим миром для парализованных людей — нейрокомпьютерные интерфейсы: если моторные отделы головного мозга остались нетронутыми, считываемые с них сигналы можно использовать, например, для управления компьютером (одну из таких систем два года назад показали американские исследователи). Чаще всего, однако, речь идет о выполнении каких-то простых действий вроде передвижения курсора или нажатия на клавиши, хотя некоторые исследовательские группы активно пытаются сделать и такие интерфейсы, которые бы позволили управлять внешними манипуляторами — протезами и роборуками.
К примеру, два года назад исследователи из Лаборатории прикладной физики Университета Джонса Хопкинса под руководством Франческо Теноре (Francesco Tenore) имплантировали в область сенсомоторной коры мозга Роберта Хмилевски (Robert Chmielewski), пациента с параличом всех конечностей, пластины из 96 микроэлектродов, которые позволяют не только считывать моторные сигналы, но и стимулировать сенсорную кору. С помощью них исследователи планировали научить Хмилевски пользоваться двумя роборуками — причем не только управлять ими, но и ощущать то, к чему роборуки прикасаются.
Тогда Хмилевски удалось научиться двигать роборуками чуть меньше чем за год, а сейчас он уже успел освоить и более точные действия — справляться с ножом и вилкой. Считывая сигналы с моторной коры, компьютер посылает их в роборуки — так ими можно двигать и даже регулировать, например, размер куска, который надо отрезать, перенося нож ближе или дальше.
Подробностей о том, как именно работает интерфейс, известно очень мало, но обычно подобные устройства работают на основе алгоритма, который учится считывать и распознавать активность, которая появляется в ответ на представление определенного действия, и использовать ее далее для управления роборукой. Исследователи также уточнили, что при управлении роборуками Хмилевски получает определенный сенсорный ответ (посредством стимуляции сенсорных отделов), что позволяет ему эффективнее взаимодействовать со средой.
