Neuralink pod lupou #5: Historie mozkových rozhraní

Neuralink nepřišel odnikud. Mohlo by se možná zdát, že se Elon Musk jednoho dne ráno probudil, trochu se nudil u ranní kávy, a tak si z nějakého rozmaru vymyslel, že by možná bylo fajn zkusit sestrojit mozkovo-počítačovou přípojku z jeho oblíbených vědeckofantastických románů. Není tomu tak. Musk ví velice dobře, proč to dělá a co je jeho cílem. Není žádným troškařem. Velké cíle mají všechny jeho společnosti. Tesla chce pomoci odvrátit globální oteplování. SpaceX chce umožnit kolonizaci Marsu. Neuralink chce ochránit lidstvo před dominancí umělé inteligence.

„Spousta lidí už se snažila problém neurálních rozhraní vyřešit na mnoho různých způsobů po celá desetiletí. Stojíme na bedrech obrů.“
–Max Hodak, prezident Neuralinku

Nechci se zde pouštět do úvah, jestli s obavami před umělou inteligencí má Musk pravdu, nebo ne. Jestliže ovládáte angličtinu, doporučuji například zhlédnout nedávný rozhovor Elona s podnikatelem Jackem Ma, bývalým šéfem Alibaba Group, na čínské konferenci o umělé inteligenci z letošního roku. Jistě si pak sami vyhodnotíte čí argumenty dávají větší smysl.

Rozhraní propojující mozek s počítačem vůbec není žádným sci-fi výmyslem zhýralého miliardáře. Výzkum a vývoj v této oblasti probíhal a stále probíhá na mnoha polích již desítky let, zejména na akademické půdě. Za tu dobu bylo vynalezeno mnoho různých přístrojů, z nichž některé si představíme v následujícím textu. Mnohé z nich zůstaly jen na papíře, vývoj jiných se dostal až k testům na laboratorních zvířatech a některá zařízení byla testována i na lidech nebo využívána k léčbě různých chorob či zranění.

Zkusme se tedy nejprve zamyslet nad tím, co všechno se muselo stát, než vůbec mohla vzniknout společnost jako Neuralink. Co bylo potřeba k tomu, aby Elon Musk usoudil, že úroveň vědecko-technologického poznání je natolik vysoká, aby bylo možné zkonstruovat vysokorychlostní mozkovo-počítačové rozhraní, o jakém si můžeme přečíst například v knížkách Iaina M. Bankse.

Pokud to vezmeme úplně od začátku, tak cesta k prvním pokusům o propojení mozku s počítačem byla docela dlouhá. Nejprve bylo potřeba:

  • zjistit, k čemu slouží mozek a nervová soustava
  • poznat makroskopickou anatomii mozku
  • poznat mikroskopickou anatomii mozku
  • odhalit detailní stavbu a princip fungování všech typů neuronů
  • poznat mapu regionalizace mozkových funkcí
  • vyvinout různé mozkové skenery, které umožnily ještě lepší poznání mozku

Teprve poté bylo možné začít vyvíjet taková zařízení jako:

  • neinvazivní mozková rozhraní
  • neuroprotézy
  • invazivní neurologická léčebná zařízení
  • invazivní mozková rozhraní
Počátky poznání mozku

Je dokázáno, že již v mladší době kamenné (neolitu), čili zhruba 8 000 až 5 000 let před naším letopočtem, byly s použitím kamenných nástrojů prováděny zákroky trepanace lebky jako způsob léčby bolestí hlavy a duševních poruch.

První zmínky o studiu nervového systému pocházejí ze starověkého Egypta. Egypťané mnoho poznatků o anatomii mozku získali díky mumifikaci svých zesnulých panovníků. Mozek byl tehdy odstraňován z těla. Navzdory svým znalostem, egyptští mumifikátoři věřili, že zdrojem inteligence a vědomí je srdce a mozek je jen jakousi „výplní lebky“. Teprve starověcí myslitelé Hippokratés a Platón, byli přesvědčeni, že mozek je spojen s pocity, inteligencí a „duší“. Galén, následovník Hippokrata, zpozoroval, že jeho pacienti se zraněním mozku ztrácejí psychické schopnosti.

Mikroskopická anatomie mozku – neurony

Neurony (Zdroj: UC Regents Davis)

Studium mozku nabralo doslova jiného rozměru s vynálezem mikroskopu a speciální biochemické metody barvení, pomocí které bylo možné studovat jednotlivé buňky. Neuron jako základní jednotku nervové tkáně popsal roku 1835 Jan Evangelista Purkyně, i když někdy je tento objev připisován Španělu Cajalovi, který vysvětlil jeho funkci.

Jak stojí v článku o neuronech na české Wikipedii: „Neuron, česky nervová buňka, je základní funkční a histologická jednotka nervové tkáně. Jsou to vysoce specializované buňky, schopné přijmout, vést, zpracovat a odpovědět na speciální signály. Přenáší a zpracovávají informace z vnitřního i vnějšího prostředí a tím podmiňují schopnost organismu na ně reagovat.“

Dnes již vědci o neuronech vědí velmi mnoho. Detailně prozkoumali jejich anatomii, funkce a různé varianty. Vědí také, jak spolu „komunikují“ a jak přenášejí informace po celém těle.

Akční potenciály

V roce 1952 Alan Lloyd Hodgkin a Andrew Fielding Huxley představili matematický model přenosu elektrických signálů v neuronech, takzvaných akčních potenciálů. Ty umožňují přenos informací mezi neurony. Wikipedie je definuje takto: „Akční potenciál (zkratka AP) je ve fyziologii krátký okamžik, kdy se membránový potenciál buňky rychle zvýší a zase sníží. Tato změna se dále šíří jedním směrem. Akční potenciály se vyskytují u rostlinných buněk a u několika typů živočišných buněk, u takzvaných vzrušivých buněk. Mezi ně patří neurony, svalové buňky a endokrinní buňky. U neuronů hraje AP hlavní roli při mezibuněčné komunikaci.“ Mechanizmus přenosu akčních potenciálů mezi jednotlivými neurony je dost komplikovaný a podrobně je popsán ve zmiňovaném článku na Wikipedii. Velmi stručně řečeno, informace se mezi neurony přenášejí pomocí elektrochemických impulzů.

To je samozřejmě veledůležité pro Neuralink. Znáte-li dokonale mechanizmus přenášení informací, můžete je začít jak „odposlouchávat“, tak i generovat. To se právě inženýři Neuralinku snaží zajistit implantováním elektrod do mozkové kůry. Mikroelektrody pak detekují i vytvářejí akční potenciály.

„Pro neuron elektrický impuls je neuronem.“
– Elon Musk

Makroskopická anatomie mozku

Lidský mozek je řídícím a integračním orgánem nervové soustavy člověka. Kontroluje veškeré tělesné funkce, jako je činnost srdce, trávení, pohyb, řeč, ale i samotné myšlení, paměť či vnímání emocí. Má objem asi 1450 cm krychlových a váží přibližně 1300–1400 gramů, tedy 2 % lidské váhy. Spotřebuje asi pětinu veškeré energie, kterou tělo potřebuje. Obsahuje kolem 50–100 miliard neuronů. Mezi nervovými buňkami existuje až biliarda (tedy 1015) synaptických spojení.

Průřez lidským mozkem (Zdroj: Dr. Johannes Sobotta)

Mozek se skládá z mnoha částí, jako jsou mozkový kmen, přední mozek, Varolův most, mezimozek, prodloužená mícha, koncový mozek a mozeček. Jejich význam a další dělení je popsáno zde. Paralelně s výzkumem funkce neuronů francouzský vědec Paul Broca objevil, že určité části mozku jsou spojené s určitými funkcemi. Například kůra hemisfér koncového mozku hostí mnoho významných center. Jedná se o primární a sekundární sensorická centra (zrakové, sluchové, čichové, chuťové), dále pak o motorické a senzitivní centrum, tzv. premotorická oblast, kde jsou uloženy naučené pohyby a řečová centra.

Regionalizace mozku má velký význam pro stvoření mozkového rozhraní Neuralinku. Pokud chcete sestrojit zařízení, pomocí kterého máte například ovládat chytrý telefon nebo kurzor myši, je samozřejmě velice výhodné vědět, která část mozku se zabývá podobnými činnostmi. Nemusíte pak implantovat elektrody po celém mozku, ale bude vám stačit jen jeho malá oblast, ovládající motorické činnosti. K důkladnému poznání regionalizace mozkových funkcí významným způsobem přispěly také některé metody neurozobrazování.

Neurozobrazování

Wikipedie definuje neurozobrazování (angl. neuroimaging) jako soubor technik a metod pro zobrazení struktury a funkčnosti mozku. Pomocí těchto metod pak můžeme zkoumat anatomii a aktivitu mozku a propojení jeho jednotlivých oblastí. Různé metody se liší svým časovým a prostorovým rozlišením. Obvykle metody, které mají jeden typ rozlišení vysoký, mají ten druhý nižší, proto často dochází k jejich kombinování, aby se dosáhlo lepších výsledků.

Neurozobrazování má obecně dvojí využití. Strukturální zobrazování se zaměřuje na stavbu mozku a používá se při zjišťování nitrolebních onemocnění, jako jsou například nádory. Funkční zobrazování je jemnější a zobrazuje aktivaci mozkových částí v návaznosti na kognitivní podněty či úkoly.

V průběhu 20. století bylo vynalezeno několik různých metod. Většinu z nich dnes celkem běžně používá moderní medicína. Zde si stručně představíme několik nejznámějších tak, jak je popisuje česká verze Wikipedie.

Výpočetní tomografie (angl. Computed Tomography, CT) je metoda založená na počítačovém zpracování rentgenových obrazů. Využívá se zejména k vyšetření různých orgánů respektive jejich chorobných změn.

Výpočetní tomograf a snímky pomocí něho pořízené (Zdroj: Tomáš Vendiš / Wikipedia)

Difuzní optická tomografie (angl. Diffuse optical imaging) využívá infračervené záření. Umožňuje měření hemodynamiky a aktivace neuronů v hloubce až několika centimetrů tkáně.

Magnetická rezonance (angl. Magnetic resonance imaging, MRI) je metodou využívající magnetické vlastnosti některých prvků. Umožnila neinvazivní vyšetření orgánů. Její výhodou je absence škodlivého ionizujícího záření. Nevýhodami pak to, že jde o poměrně dlouhé a hlučné vyšetření, a také vysoké pořizovací náklady celého zařízení. Vyšetření je rovněž problematické pro pacienty s kovovými předměty v těle či tetováním.

Magnetická rezonance (Zdroj: Ofir Glazer a Ptrump16 / Wikipedia)

Speciálním druhem je tzv. funkční magnetická rezonance (fMRI), která umožňuje zobrazení aktivních oblastí mozku při provádění určitého úkolu či stimulace. Zobrazení probíhá na základě sledování změn prokrvení dané oblasti mozku (perfuze) nebo na základě změn oxygenace krve.

Magnetoencefalografie (angl. Magnetoencephalography, MEG) umožňuje sledovat elektrické proudy v mozku při různých kognitivních úkolech či podnětech. Elektrické proudy generují nepatrné změny v magnetickém poli, které jsou zachyceny pomocí magnetometru. Výhodou je nepoužívání ionizujícího záření a schopnost dobrého časového rozlišení. Nevýhodou je malé prostorové rozlišení na úrovni milimetrů. Magnetoencefalografie se osvědčila při studiu epilepsie, migrény či diabetického kómatu.

Elektroencefalografie (angl. Electroencephalography, EEG), sleduje změny elektrického napětí na povrchu hlavy pomocí elektrod. Výhoda spočívá v minimální náročnosti pro zkoumanou osobu a i ve vysoké rozlišovací schopnosti v čase. Používá se například pro určení vyzrálosti centrální nervové soustavy u dětí, diagnostiku epilepsie a poruch spánku. Pomocí EEG se rovněž indikuje stav kómatu či klinické smrti.

Neurozobrazování velice přispělo k prohloubení poznání mozku a celé nervové soustavy. Zejména metody umožňující sledování aktivity mozku v reálném čase byly velkým přínosem v prohloubení znalostí o regionalizaci mozkových funkcí. Některé metody jsou přímo využívány ke konstrukci některých neinvazivních mozkových rozhraní.

Počátky výzkumu mozkovo-počítačových rozhraní

První studie se datuje do 70. let 20. století. Byla prováděna na Kalifornské univerzitě v Los Angeles a financována díky grantu americké Národní vědecké nadace (angl. National Science Foundation) a DARPA (angl. Defense Advanced Research Projects Agency). Vedoucím výzkumu byl Jacques Vidal, který je považován za vynálezce prvního neurálního rozhraní. Vydal mnoho publikací o tomto tématu a je rovněž autorem pojmu „brain-computer interface“ (mozkovo-počítačové rozhraní). Šlo mu především o ovládání předmětů s využitím EEG. V roce 1977 demonstroval přístroj, pomocí kterého se dal ovládat kurzor počítače.

Historie mozkových rozhraní ovšem začala již dříve. Konkrétně v roce 1924, kdy Hans Berger sestrojil první elektroencefalograf a objevil elektrickou aktivitu mozku. Berger objevil takzvané alfa vlny (nebo také Bergerovy vlny), které jsou jedním z typů mozkových vln, neboli neurálních oscilací, které produkuje mozek. Dodnes není přesně známo kde a jak alfa vlny v mozku vznikají, ani jaký je jejich význam. Zajímavostí ovšem je, že v čase kdy má člověk zavřené oči, jsou vlny alfa vůbec nejsilnějšími signály, které může detekovat EEG. Pro úplnost ještě dodejme, že v současnosti již je známa celá řada dalších typů mozkových vln – vlny beta, gama, delta, theta atd. Tyto vlny jsou využívány v neinvazivních mozkových rozhraních.

Chceme-li být důslední, tak úplně prvním funkčním mozkovo-počítačovým rozhraním byl přístroj pro komponování hudby, použitý americkým skladatelem Alvinem Lucierem již v roce 1965. Představení, na kterém tento „hudební nástroj“ ukázal veřejnosti, se jmenovalo „Hudba pro sólového umělce“ a je dokonce k zhlédnutí na YouTube. Systém využíval EEG a analogového zpracování signálu (filtry, zesilovače a mixážní pult), ke stimulaci akustických bicích nástrojů. K provedení skladby bylo potřeba vytvořit alfa vlny, a pomocí nich hrát na různé bicí nástroje prostřednictvím reproduktorů umístěných v blízkosti nebo přímo na samotných nástrojích.

80. a 90. léta 20. století

Výzkum a vývoj mozkových rozhraní se neodehrával pouze v Kalifornii, ale rozběhl se také v jiných výzkumných ústavech v USA. V Seattlu na Washingtonově univerzitě prokázali, že laboratorní opice jsou schopné se za odměnu naučit ovládat jednotlivé skupiny neuronů v motorické oblasti mozku. Na Univerzitě Johna Hopkinse v Baltimore dokázali existenci matematického vztahu mezi elektrickými signály motorických neuronů u makaků, a směrem pohybu jejich horních končetin.

V roce 1988 pak skupina evropských vědců (Stevo Bozinovski, Mihail Sestakov a Liljana Bozinovska) demonstrovala experiment, kdy pomocí EEG bylo možné ovládat malého robota. Šlo o vůbec první příklad ovládání pohybu objektu pouhými myšlenkami.

Vývoj rozhraní pak ještě zrychlil v 90. letech 20. století a nabral směr k invazivním metodám detekce neurální aktivity. V roce 1999 vědci na Kalifornské univerzitě v Berkeley dokázali pomocí implantovaných elektrod dekódovat obrazy viděné kočkami. Miguel Nicolelis, vědec brazilského původu, na Dukově univerzitě v Severní Karolíně prováděl experimenty, při kterých laboratorní opice byly schopné ovládat robotické paže. Jeho invazivní rozhraní byla schopna detekovat aktivitu okolo 50–200 neuronů. V jiných laboratořích, například na Univerzitě v Pittsburghu nebo v Kalifornii na Caltechu, byli schopni vykázat vcelku dobré výsledky i při detekci pouhých 15–30 neuronů. Jiní vědci z Brownovy univerzity pak ukázali světu opici, která sama sebe krmila ovocem s použitím robotické paže, kterou ovládala vlastními mozkovými signály.

Neinvazivní mozková rozhraní

Výsledkem výzkumů různých technik neurozobrazování jsou neinvazivní mozkovo-počítačová rozhraní. Většina z nich se opírá o EEG (elektroencefalografii). Jejich výhodou je to, že nepotřebují neurochirurgických zákroků. Jejich komponenty se neimplantují do mozkové tkáně, čili zde není potřeba řešit problémy s biokompatibilitou. Nevýhodou je odběr zkreslených signálů a malé rozlišení. Problémem rozhraní využívajících EEG je rovněž to, že pacienti se musí velmi dlouho učit ovládání daného přístroje.

Neinvazivní mozkové rozhraní (Zdroj: Chris Hope )

Rozhraní založená na EEG byla vyvíjena a testována v mnoha výzkumných ústavech – na Kalifornské univerzitě, na univerzitě v Clevelandu, na univerzitě Chiao Tung na Tchaj-wanu, na Technologické univerzitě ve Štýrském Hradci. Vývoj také probíhal v laboratořích americké armády.

Postupem času se elektroencefalografy natolik rozšířily i mezi laickou obcí, že se dokonce začaly objevovat iniciativy typu open-source jako třeba projekt OpenEEG v roce 2001, který vyvinul zařízení nazvané ModularEEG, což byl elektroencefalograf v ceně kolem 200–400 amerických dolarů. V dnešní době se už prakticky každý může věnovat vývoji svého vlastního neinvazivního mozkového rozhraní jako domácímu koníčku.

Kromě zařízení, která používají EEG, mezi neinvazivní neurální rozhraní můžeme zařadit například ještě přístroj z roku 1989, který využíval takzvané elektrookulografie – pomocí snímání pohybu oka umožňoval řízení pohybu malého robota. Proběhly rovněž experimenty, ve kterých byla jako metoda skenování mozkových funkcí použita magnetoencefalografie (MEG) a funkční magnetická rezonance (fMRI). Vědci například demonstrovali, jak pomocí fMRI dva skenovaní lidé hráli mezi sebou počítačovou hru Pong. Kurzor ovládali díky monitorování průtoku mozkové krve ve specifických funkčních oblastech mozku.

Neuralink ovšem jde zcela jiným směrem. Chce vyvinout vysoce přesné a citlivé vysokorychlostní invazivní mozkovo-počítačové rozhraní, které v budoucnosti umožní věci, které by se za jiných okolností jistě daly označit za magii. Invazivní implantáty již rovněž mají za sebou několik dekád vývoje, ze kterých Neuralink čerpá.

Neuroprotézy a invazivní léčebná zařízení

Jedním z nabízejících se využití výzkumu mozkovo-počítačových rozhraní je oblast neurálních protéz (neuroprostetik), čili konstrukce myšlenkami ovládaných protéz senzorických orgánů či jiných částí těla, zejména končetin. Nejde zde tedy primárně o propojení člověka s počítačem, ale o navrácení funkcí lidského organismu.

Asi nejrozšířenějším běžně používaným zařízením tohoto typu je kochleární implantát, který nahrazuje nefunkčního ušního hlemýždě (kochleu). Byl vynalezen již v roce 1957 a od té doby implantován více než 300 tisícům pacientů. Na rozdíl od tradičních naslouchadel, která zesilují zvuk a posílají jej do vnějšího ucha, kochleární implantáty zvuk přeměňují na elektrickou energii a stimulují sluchový nerv ve vnitřním uchu. Existují rovněž jiné implantáty navracející sluch, které jsou napojeny přímo do některých částí mozku, například do mozkového kmene nebo středního mozku.

V minulosti proběhla (a dále probíhá) rovněž řada pokusů o vývoj protézy zrakové. Zde je pochopitelně situace o něco komplikovanější než v případě sluchu. Jedním z prvních vědců, který sestrojil zrakovou protézu byl William Dobelle. První verzi jeho protézy implantoval lidskému pacientovi již v roce 1978. Šlo o zařízení z 68 elektrodami, které byly implantovány do vizuálního centra mozkové kůry. Obraz do mozku vysílaly kamery připevněné na speciálních brýlích. Pacient byl schopen rozpoznat různé odstíny šedi v omezeném zorném poli. V roce 2002 potom Dobelle začal druhou generaci svého zařízení implantovat platícím zákazníkům. Jeden z nich byl prý dokonce schopen po operaci řídit auto na parkovišti. Bohužel Dobelle zemřel v roce 2004 před dokončením své práce a jeho pacienti postupem času znovu ztratili zrak.

Jiným příkladem technologie, která využívá elektronického propojení počítače s nervovým systémem, jsou protézy navracející pohyb. A to buď stimulátory paralyzovaných částí těla anebo robotické končetiny. Jeden z prvních experimentů v této oblasti proběhl na Emoryho univerzitě v Atlantě v USA. Pacientovi s kompletní paralýzou zavedli v roce 1998 mozkový implantát, pomocí kterého byl schopen se naučit ovládat kurzor počítače.

První osobou, která byla pomocí mozkového implantátu schopna ovládat robotickou paži, byl Matt Nagle. V roce 2005 mu byl zaveden mozkový implantát zvaný BrainGate, o kterém jsme mohli slyšet rovněž na prezentaci Neuralinku. Pomocí implantátu, který má 96 elektrod, byl Matt schopen ovládat umělou ruku, kurzor počítače nebo i televizi.

Elektronické implantáty byly (a dále jsou) rovněž testovány v léčbě chronických bolestí. Například stimulátor míchy (angl. Spinal Cord Stimulator) je již dokonce schválen k běžnému používání americkou agenturou FDA (angl. Food and Drug Administration).

Hluboká stimulace mozku (angl. Deep brain stimulation, DBS) je neurochirurgická metoda využívající elektronického neurostimulátoru, který prostřednictvím dvou implantovaných elektrod vysílá elektrické impulzy do konkrétních míst v mozku. Od roku 1997 je toto zařízení schváleno k léčbě poruch pohybu, včetně například Parkinsonovy choroby. I když jeho základní principy a mechanismy nejsou zcela pochopeny, DBS kontrolovaným způsobem mění mozkovou aktivitu.

Invazivní mozková rozhraní

Invazivní mozkovo-počítačová rozhraní, jsou taková, pro která je nezbytná neurochirurgie. Jejich části jsou implantovány přímo do různých oblastí mozku anebo do prostoru mezi mozkem a lebkou. Sama invazivnost je samozřejmě jejich největší nevýhodou. Komplikované je rovněž zajištění biokompatibility a dlouhé životnosti implantovaných částí. Výhodou je vysoká přesnost, kdy implantované elektrody mohou přímo snímat jednotlivé neurony.

Jedněmi z nejpokročilejších invazivních rozhraní jsou takzvaná mikroelektrodová pole (angl. microelectrode arrays), jejichž vývoj započal už v 90. letech 20. století. Jde o tři typy zařízení. Prvním z nich je mikrodrátové pole (angl. microwire array), jež se vyrábí z oceli nebo wolframu. Druhým typem jsou elektrodová pole na bázi křemíku a třetím jsou flexibilní zařízení vyráběná z pružných materiálů, jako jsou parylen nebo polyimidová vlákna.

Příkladem křemíkových rozhraní jsou takzvaná „michiganská pole“ (angl. Michigan arrays), jejichž výhodou je, že mohou přijímat neuronové signály po celé délce implantovaných elektrod. Jiným modelem jsou „Utah arrays”, která přijímají akční potenciály pouze na špičkách. Jde v podstatě o miniaturní čtvercová pole, na kterých se nachází rovných 100 elektrod. Tato zařízení byla pokusně instalována asi dvaceti pacientům. Jejich nevýhodou je absence elasticity a nízká biokompatibilita. Z důvodu imunitní reakce organismu již po několika letech elektrody nejsou schopny detekovat neuronové signály. O „Utah array“ jsme mohli slyšet také na prezentaci Neuralinku. Mnoho zaměstnanců společnosti Elona Muska pochází právě z komunity vědců, kteří se podíleli na vývoji těchto přístrojů. Zajímavostí je, že „Utah array“ i celá soustava jeho pomocných přístrojů je komerčně dostupná a je možné ji zakoupit u firmy Blackrock Microsystems.

Utah array (Zdroj: Richard A. Normann)

V současnosti se neurální rozhraní dostávají do popředí zájmu. Výzkum propojení mozku s počítačem přestává být doménou univerzit a specializovaných laboratoří. Začínají se objevovat velcí hráči jako CTRL-Labs, Kernel nebo právě Neuralink. A to znamená jediné – rapidní zrychlení výzkumu a vývoje a posléze komerční využití této technologie. Co momentálně probíhá ve sféře mozkových rozhraní a kdo je největší konkurencí Neuralinku, se pokusíme zjistit v následujících článcích naší série.

< Předchozí část Následující část >

Předchozí články ze série Neuralink pod lupou:




Mohlo by se vám líbit...

Odebírat komentáře
Nastavit upozorňování na
guest

5 Komentáře
nejnovější
nejstarší nejlepší
Inline Feedbacks
Zobrazit všechny komentáře
Bystroushaak

Jejich nevýhodou je absence elasticity a nízká biokompatibilita. Z důvodu imunitní reakce organismu již po několika letech elektrody nejsou schopny detekovat neuronové signály.

Myslím že tohle si zaslouží silně zdůraznit. Problém prakticky všech invazivních mozkových rozhraní spočíval hlavně v rychlé degradaci a odmítnutí umělého tělesa mozkovou tkání. Už dlouho bylo možné implantovat do mozku elektrody, ale teprve relativně nedávno se to daří tak, že není nutné je po pár měscích zase vyndat. S tím jak mozková tkáň elektrody obalovala se zároveň zhoršovalo rozlišení a příjem. Nechat si vrtat v mozku, když je to třeba jen na půl roku a pak se to musí vyndat, to si většina lidí rychle rozmyslí. Jedním z prvních průlomů Neuralinku bylo právě řešení materiálu elektrod, které podle testů vypadají jako že vydrží libovolně dlouho (mozek je neodmítá). Bohužel se mi nedaří dohledat tehdejší paper, kde snad ani neuralink zmiňován nebyl, jen za ním stojí tak nějak všichni lidi z týmu 🙂

BTW: Za zmínku stojí taky kit na dálkové ovládání švába: https://backyardbrains.com/products/roboroach 🙂

BTW2: Tohle je fascinující čtení na téma jak to fungovalo dřív: To Study the Brain, a Doctor Puts Himself Under the Knife.

V dnešní době se už prakticky každý může věnovat vývoji svého vlastního neinvazivního mozkového rozhraní jako domácímu koníčku.

Jo, akorát počet elektrod je třeba osm u těch opensource kitů a třeba 500 až 1024 u těch výzkumných. Velmi pěkné video na tohle téma je Towards an affordable brain computer interface.

Scholtz

Ako písať člnánok o histórii mozgových rozhraní a nespomenúť ani Emotiv EPOC headset ani Neurosky a rovno robiť reklamu neuralinku je trochu manipulacia s faktami/históriou resp ignorancia autora urobiť aspoň jednoduchý research v oblasti.. Viz npr 6 rokov starý ted talk: https://www.youtube.com/watch?v=fs2GDSYYCoA

http://emotiv.com/
http://neurosky.com/

Ales

Presne tak, ja dekuji za vyborny clanek a pro scholtze je 6 let zpet asi historie (viz. Nadpis clanku). Jinak si nedovdu jeho komentar vysvetlit.

John jehlu kraj

Skvělý článek jako obvykle. Zájemcům doporučuju knížku Brain that changes itself.