マインドコントロール

2006年7月、 自然 脳にチップが埋め込まれた麻痺した男性が、コンピューターのカーソルとロボットアームを動かすために彼の心をどのように使用したかを説明しました。このチップは、これまでの神経補綴物の最も成功した例の1つです。このようなデバイスは、人がコンピューターのマウスを手で動かすことを想像するときに発火する運動皮質のニューロンなど、特定の活動に関与する脳の一部から神経信号を受け取ります。次に、それらの信号を解釈し、それに応じて物理的なアクションを指示します。たとえば、カーソルを左に移動します。

Lakshminarayan Srinivasanのアルゴリズムは、新しい神経補綴物の開発をスピードアップするはずです。

神経補綴物は、神経変性疾患や脊髄損傷のある人々に力を与えることを約束します。しかし、それらは脳の領域とハードウェアの多くの組み合わせを含む可能性があるため、新しいプロトタイプごとに独自のソフトウェアが必要でした。マサチューセッツ総合病院の脳神経外科研究員であり、ハーバードMIT健康科学技術部門の医学生であるラクシュミナラヤン・スリニバサン、SM ‘03、PhD ‘06は、新しいアルゴリズムをゼロから設計すると開発が遅くなると述べています。そのため、Srinivasanは、そのようなすべてのデバイスと互換性のあるソフトウェアにつながる可能性のある一般的なアルゴリズムを開発しています。

脳活動を検出するための技術には、機能的磁気共鳴画像法（fMRI）、脳波記録（EEG）、および機能的近赤外分光法が含まれ、それぞれが異なる種類のデータを生成します。出力デバイスには、テレビ、コンピューター、またはロボットアームが含まれる場合があり、それぞれに異なるユーザーコマンドがあります。

Srinivasanのアルゴリズムは、より高いレベルの抽象化で動作するため、デバイスの任意の組み合わせに適用されます。電気的活動を反映するEEG入力または脳内の血流を示すMRI入力だけで動作する代わりに、アルゴリズムはすべての神経活動を連続またはバイナリ（単純なオン/オフスイッチ）として扱い、それを連続または離散コマンドに変換します。 （たとえば、車を運転する場合、アクセルを徐々に押すことは継続的なコマンドであり、ギアをシフトすることは個別のコマンドです。）

Srinivasanは、これらのアルゴリズムは、研究者が新しい神経補綴物を開発し、発生した問題を迅速に修復するのに役立つはずだと述べています。

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