Пересечение линий в нейробиологии и машинном обучении

Возможно, вы знакомы с обезьяной Пейджером, которая попала в заголовки газет из-за того, что играла в понг и печатала, используя только свой разум, в рамках эксперимента Neuralink. Вся эта идея звучит как что-то прямо из научно-фантастического фильма, но она реальна и открывает новые возможности в нейробиологии и технологиях.

Достижение Пейджера продемонстрировало потенциал интерфейсов «мозг-машина» для революционного изменения того, как мы взаимодействуем с машинами. Используя машинное обучение и науку о данных для интерпретации нейронных сигналов и преобразования их в значимые действия, ИМТ может расширить возможности человека и улучшить качество жизни людей с двигательными или коммуникативными нарушениями.

Чтобы понять, что такое интерфейсы мозг-машина (ИМТ) и как они работают, ИМТ — это технология, которая позволяет людям управлять машинами или устройствами, используя сигналы своего мозга. Записывая и анализируя нейронные сигналы, генерируемые электрической активностью нейронов в головном мозге, ИМТ позволяет пользователям легко и точно выполнять сложные задачи, такие как набор текста, движение или общение, даже если они потеряли двигательную функцию из-за травмы или болезни. Машинное обучение и наука о данных играют решающую роль в том, чтобы сделать это возможным.

Получение данных

В ИМТ используются различные методы для записи нервных сигналов, такие как электроэнцефалография (ЭЭГ), магнитоэнцефалография (МЭГ), электрокортикография (ЭКоГ) или массивы микроэлектродов (МЭА). Эти методы позволяют нам фиксировать электрическую активность нейронов в мозге и извлекать значимые закономерности, которые можно использовать для машинного обучения.

Эти методы измеряют электрические поля, генерируемые активностью мозга, и регистрируют их как временные ряды напряжений.

Извлечение признаков

Затем проводится извлечение признаков для преобразования нейронных сигналов в соответствующие признаки. Эти функции обычно являются числовыми и фиксируют такую ​​информацию, как направление движения или положение частей тела.

Обычно используемый метод извлечения для выявления признаков — анализ главных компонентов (АГК). PCA — это метод уменьшения размерности данных при сохранении дисперсии. Это определяет важные компоненты нейронных сигналов, которые затем используются в качестве входных данных для машинного обучения.

В последние годы также использовались методы глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети (CNN). Применяя несколько слоев сверточных фильтров, алгоритм может изучать сложные функции нейронных сигналов.

Применение алгоритмов машинного обучения

Теперь, когда входные функции извлечены, их можно сопоставить с желаемыми выходными данными с помощью алгоритмов машинного обучения. Когда доступны помеченные обучающие данные, а желаемые выходные данные для входных функций известны, используется контролируемое обучение. Наиболее распространенным алгоритмом является машина опорных векторов (SVM), двоичный классификатор для разделения наших входных функций на два класса на основе сходства с обучающими примерами. SVM находит гиперплоскость в пространстве признаков, которая максимально разделяет два класса и минимизирует ошибку классификации.

Подходы к обучению без учителя используются, когда желаемый результат неизвестен, и цель состоит в том, чтобы идентифицировать шаблоны или структуры в наших входных функциях. Для этого мы используем кластеризацию для группировки входных признаков на основе метрики сходства.

После того, как алгоритм машинного обучения был обучен на входных функциях, он может декодировать нейронные сигналы в режиме реального времени для создания соответствующих выходных данных. Этот сгенерированный вывод может затем управлять машинами или устройствами, позволяя людям взаимодействовать, используя только мысли.

Когда ИМТ генерирует выходные данные, пользователь получает визуальную или слуховую обратную связь, что позволяет пользователю научиться более эффективно контролировать выходные данные.

Почему все это имеет значение?

Потенциальные области применения ИМТ разнообразны и могут изменить жизнь людей с нарушениями моторики, коммуникативными расстройствами или другими видами инвалидности. Позволяя людям управлять машинами или устройствами, используя только свои мысли, ИМТ может обеспечить новый уровень независимости и автономии.

Основное применение ИМТ, которое мы видим, находится в области управления движением, где их можно использовать для управления роботизированными руками, протезами конечностей или другими вспомогательными устройствами для людей с параличом или другими двигательными нарушениями. Теперь люди могут выполнять широкий спектр повседневных действий, таких как тянуться к объектам, хватать их и манипулировать ими или печатать на клавиатуре.

Мы также можем обратиться к области речи и языка, где ИМТ может позволить людям с коммуникативными нарушениями выражать свои мысли с помощью речи или ввода текста. Затем исследования в области неврологии могут быть полезны для изучения основных нейронных механизмов восприятия, познания и поведения.

Кроме того, BMI имеют потенциальные приложения в виртуальной реальности и играх, где их можно использовать для создания иммерсивных и интерактивных впечатлений, которые контролируются мыслями пользователя. Это может революционизировать то, как мы взаимодействуем с технологиями, и создать новые возможности для развлечений и образования.

В целом, исследователи только начинают царапать поверхность того, что возможно с ИМТ. Продолжая развивать и совершенствовать технологию, лежащую в основе ИМТ, мы можем создавать мощные инструменты, которые позволяют людям взаимодействовать с машинами и устройствами новыми и интересными способами и улучшать качество жизни людей с ограниченными возможностями.

Спасибо за прочтение! Если вы хотите узнать больше о моей работе или связаться со мной, не стесняйтесь посетить мой профиль LinkedIn.