マインドコントロールロボット：UCSFの脳コンピュータインターフェースの成功

カリフォルニア大学サンフランシスコ校（UCSF）の研究チームは、独自の脳コンピュータインターフェース（BCI）を開発しました。これにより、脳で制御できるロボットの実現に一歩近づきました。この新システムは、長期的にデバイスとのインタラクション方法を変え、四肢切断に苦しむ人々の生活の質の向上にどのように貢献できるのか、その可能性について解説します。

ブレイン・コンピューター・インターフェース（BCI）

BCIの市場における利用は拡大を続けています。これらのデバイスは、人間が思考のみでデバイスを制御できるようにします。これらのデバイスは、脳活動の変化を監視できる様々な電磁センサーを用いて動作します。これらのシステムは、指をタップするなどの単純な動作に対する脳の明確な体部位表現を利用して、動作を判断します。

今日の脳コンピュータインターフェースの問題点

BCI は市場に刺激的な機会をもたらしますが、この技術はまだ初期段階にあります。これらのデバイスのプログラミングにかかる​​コストや、適切な調整を行うために常に再調整する必要があることなど、大きな欠点が採用を制限し続けています。ありがたいことに、新しい研究では、BCI の再調整が必要な理由を詳しく調べ、長期的な BCI サポートを提供する新しいシステムを紹介しています。

脳コンピュータインターフェース研究

「数日間にわたる単純な想像上の動きの表象可塑性をサンプリングすることで、長期的な神経補綴制御が可能になる　¹ 科学誌「Cell」に掲載された論文では、長期にわたる複雑な神経補綴制御を可能にする方法について詳細が述べられています。

マインドコントロールロボット

この研究の目的は、日常の作業や単純な動作における脳活動の変化を監視、分類、発見することです。この課題を達成するために、研究者らは BCI 制御を介して数日間にわたる脳活動の表現構造の変化を追跡しました。

脳波記録 脳コンピューターインターフェース

Electrocorticography BCI により、エンジニアは神経活動を、身体部位の想像上の動きを表す半球状の ECoG グリッドと比較できるようになりました。このアプローチは、脳内の表現構造を決定するために必要でした。具体的には、チームは追跡指標としてペアワイズ分離を使用しました。

BCIは人工知能（AI）モデルを統合し、時間の経過とともに神経活動パターンが徐々に変化するのを調整します。表象ドリフトと呼ばれるこれらの変化は、脳が反復運動課題に適応する際に発生します。AIは脳信号の解釈を洗練させ、被験者が数ヶ月にわたってロボットアームの制御を維持できるようにします。この研究では、脳皮質内脳コンピュータインターフェース（BCI）が使用されました。これは、微小な電極を脳に直接埋め込んで神経活動を記録するものです。脳の表面にセンサーを配置する皮質電気記録法（ECoG）とは異なり、皮質内インプラントは高解像度の記録が可能ですが、脳組織に直接埋め込む必要があります。

可塑性

可塑性とは、脳が環境、健康状態、あるいは経験の変化に適応する能力を指します。具体的には、脳のシナプス可塑性、恒常性可塑性、そして成体神経新生は、日々適応的な構造的・機能的変化を起こしています。

これらの小さな変化は人間には気づかれないかもしれないが、BCI が安定を保つためにはこの課題を克服する必要がある。そこで研究者らは追跡可能性を確保するために、各セッションの平均マハラノビス距離を時系列でプロットした。

表現の漂流

ニューラル ドリフトは、エンジニアが BCI システムを作成するときに考慮する必要があるもう 1 つの現象です。ドリフトとは、時間の経過に伴う活動や行動の変化を指します。ドリフトは、運動技能に関するほとんどの長期記憶で発生します。

チームは、よく知られた動きの神経表現が継続的に進化していることを理解して、日々のデータを使用して共通の多様体を構築しました。彼らは、特に元の表現の構築では見つからなかった神経の重心における、正確な日々の変化と具体的な違いを監視しました。

神経表現の変異

エンジニアたちは、各行動の神経表現の差異を説明することができました。その結果、チームは、各行動レパートリーの一般化可能な決定境界を持つメタ表現構造を発見しました。これは、メンタルネットワーク全体にわたって変化する中で特定できます。

注目すべきことに、研究チームは以前、動物の精神的変動を研究していました。この研究中に、彼らは日常の行動が BCI センサーを使用して簡単に高精度で解読できることに初めて気付きました。また、時間の経過とともに行動が神経系全体の異なる重心を刺激することにも気付きました。

長期的脳コンピューターインターフェース

この発見により、エンジニアたちは脳ネットワーク全体にわたる移行の表現を追跡し、長期的なBCI制御を実現することができました。具体的には、独自に構築したAIを用いて、日を跨いだ可塑性とドリフトを追跡・調整することができました。

脳コンピュータインターフェーステスト

テスト段階の一環として、エンジニアは 30 回の試行で 49 の動作、32 回の試行で 48 の動作のデータを集めました。注目すべきは、テストが XNUMX つの体の部分、つまり手に焦点を当てていたことです。最初のステップは、動作のサブセットを選択し、さまざまなコンテキストにわたる動作の表現構造を測定することでした。最終目標は、仮想 Jaco ロボット アームを制御することです。

脳コンピュータインターフェーステスト参加者

エンジニアたちは、両側の脳幹の脳卒中により重度の四肢麻痺と構音障害を患っている被験者を選んだ。脳卒中は非常に重篤で、話すことも動くこともできない状態だった。四肢麻痺の被験者は認知機能に損傷がなく、研究には最適だった。

患者を最新の BCI に接続した後、指先、頭、脚など体のさまざまな部分の動きを視覚化することから、人差し指の微細な動きまで、難易度の異なるいくつかのタスクが患者に与えられました。

研究チームは、ECoG ベースの BCI を使用して、各動作の脳表現を記録しました。強化された BCI により、エンジニアは解像度が向上し、フィードバック駆動型の表現操作を正確に実行できるようになりました。注目すべきは、患者の体の動きは観察されなかったものの、精神活動は麻痺していないときと同じだったことです。

ロボットアームの制御

次のステップは、テストのために Kinova Jaco ロボット アームを組み込むことでした。最初のテスト段階では、患者は自分の知力を使ってデバイスを操作するよう求められました。テストでは、患者は物を持ち上げて新しい場所に移動させようとしました。この初期段階のテストでは、ユーザーによる制御性が悪く、信頼性に欠けることがわかりました。

3D仮想環境

コントローラーにもっと多くのフィードバックを与える必要があると認識したチームは、仮想ロボット アームを作成しました。このアプローチにより、ユーザーはコントロールを改良し、貴重なフィードバックを提供して、自分の進歩と能力を追跡することができます。エンジニアは、このセッション中の迅速な学習が将来の義肢トレーニング システムにとって非常に重要になると考えています。

脳コンピュータインターフェース調整時間テスト

この研究の最大の進歩の 15 つは、エンジニアがセッション間で数か月待った後、わずか XNUMX 分の再調整で同じ義手と患者を利用できたことです。この研究では、深層再帰型ニューラル ネットワーク (RNN) を使用して可塑性とドリフトを調整しました。

数か月待った後、患者はテキスト入力に戻され、特定のタスクが与えられた。システムが正しく機能しているかどうかを確認するために、難易度の異なる 2 つの複雑な手の届く範囲での把握テストと物体操作テストが設定された。

最初のタスクでは、患者は手を伸ばして腕を回転させ、物体をつかんで別の場所に移動させる必要がありました。驚くべきことに、チームはわずか 90 秒でタスクを完了しながら、平均 60.8% の成功率を達成しました。次のタスクは難易度が上がり、最後のタスクでは、患者はキャビネットを開けてカップを取り出し、ウォーター ディスペンサーにカップを差し込み、カップが満たされるまで保持する必要がありました。

脳コンピュータインターフェーステストの結果

テスト結果では、アップグレードされたBCIが神経の変動を追跡し、神経の精度を向上させることができることが示されました。研究では、運動に関する脳の信号は時間の経過とともに安定しているものの、その動作箇所はわずかに変化することが示されました。

AI はこれらの変更を追跡して自動的に調整し、PC 上のプラグアンドプレイ デバイスと同様に動作するシステムを簡単に構成できるようにします。チームは、その過程でいくつかの興味深いデータも発見しました。

研究チームは、各手足は人によって似たような主導パターンを持っていることに気づいた。例えば、脳のパターンを観察すれば、右手と左手の動きの違いがわかる。また、研究チームは、差異を急速に減らすことが知覚的意思決定に不可欠であると結論付けた。

さらに、この研究では、分散などの神経統計を追跡および調整して、体部位の変化なしに BCI 制御中に表現距離を増やすことができることが実証されています。

脳コンピュータインターフェースの利点

人間とAIの学習を融合させることで得られるメリットは数多くあります。これらのシステムは、将来、辛い喪失に苦しむ人々が人生を再びコントロールできるようになり、ストレスなく日常生活を送ることができるようになるかもしれません。

安定性

この研究は、BCIを調整することでこれらの制御デバイスに安定性をもたらす方法を実証しました。単純な想像上の動作のレパートリーに低次元多様体と相対的表象距離を利用するという研究チームの決定は、正しい選択であることが証明されました。

新記録

この最近のテストまでは、BCI が再調整なしで動作した最長時間は約 2 ～ 3 日でした。この継続的な再調整の必要性により、これらのデバイスはテストのみに使用されていました。現在、アップグレードされた BCI は更新なしで最大 7 か月持続し、より応答性が高く安価な義肢などへの道が開かれています。

もっと効率的

強化された BCI は、15 か月ごとに再調整するのに約 6 分しかかかりません。これは、高精度が求められるタスクで長期間にわたってパフォーマンスが低下するため 3 日ごとに調整が必要だった以前のシステムからの大幅な更新です。

脳コンピュータインターフェース研究者

カリフォルニア大学サンフランシスコ校の研究者は、神経学教授でカリフォルニア大学サンフランシスコ校ワイル神経科学研究所のメンバーであるカルネシュ・ガングリー医学博士が率いています。この論文は、神経学研究者のニキレス・ナトラジ博士、サラ・セコ、アデリン・トゥチャン、ロードアイランド大学のレザ・アビリが共同執筆しました。注目すべきことに、このプロジェクトは国立衛生研究所とカリフォルニア大学サンフランシスコ校ワイル神経科学研究所から資金提供を受けました。

脳コンピュータインターフェースの未来

研究チームによると、現在の目標はロボットアームをより滑らかにし、反応性を高めることだ。また、BCI にマッピングするコマンドを拡張して、デバイスの汎用性と機能を高めたいと考えている。将来的には、体の他の部位も対象にしたいと考えている。

ブレイン・コンピュータ・インターフェースの現実世界での応用とタイムライン

この進歩は、複数の業界に劇的な影響を及ぼす可能性があります。精神的なコントロールを利用してデバイスを制御し、操作する能力は、現在の方法を大幅にアップグレードすることになります。また、ヘルスケア、エレクトロニクス、学習の分野で新しい時代への扉を開く可能性もあります。

現在の実装は実験段階ですが、さらなる研究成果と規制当局の承認次第では、今後 5 ～ 10 年以内に広範な臨床応用が可能になる可能性があります。​ そのため、この技術の将来の可能性には大きな期待が寄せられています。

医療

この技術がすぐに活用されると考えられる分野の一つは、義肢分野です。BCI 技術の使用は、義肢制御システムの最高峰であると多くの人に考えられています。この最近の発見は、思考制御デバイスを通じて麻痺のある人が環境とやりとりできるようにすることで、麻痺のある人の自立性を回復できるという大きな期待を抱かせます。

脳コンピューターインターフェース開発をリードする革新的な企業

脳制御のコンピュータやデバイスの開発競争は、複数の企業に数百万ドル規模の研究開発投資を促しました。これらの企業は、今日のキーボードや従来の入力方法を超えるデバイスを用いて、健康と科学の新たな時代を切り開こうとしています。ここに、こうした取り組みの先駆者となり、市場で名を上げている企業があります。

同期

シンクロンは、最先端の神経技術企業として 2012 年に事業を開始しました。注目すべきことに、この会社は SmartStent と名付けられました。2016 年に、この会社は Synchron にブランド名を変更し、運動機能低下に苦しむ患者を助けるための低侵襲性 BCI の開発に注力していることを反映しました。

現在、Synchron は、Stentrode と呼ばれる血管内神経インターフェースを含むさまざまな製品を提供しています。このデバイスは動脈から体内に入り、脳に埋め込まれて運動能力をサポートします。この製品は、この分野における Synchronous の絶え間ない革新を表しています。

さらに同社は、米国防高等研究計画局（DARPA）、米国国防総省（DoD）、オーストラリア国立保健医療研究評議会からも助成金を獲得している。

BCI 市場への参入を希望する方は、Synchron についてさらに調査する必要があります。同社の市場ポジショニングと先駆的な取り組みは、将来の AI 搭載コンピューター インターフェイスなどの基礎を築き続けています。

脳コンピューターインターフェースはすべてを変えるでしょう。

今日のBCIの進歩は、あなたのSFの夢を時代遅れにしてしまうかもしれません。未来のコンピューターは思考を通してあなたと直接コミュニケーションできるようになり、人類の進化の新たな時代への扉を開くでしょう。今のところ、これらのエンジニアたちの努力には、称賛に値します。

その他のロボット工学のブレークスルーについて学ぶ 改善.

参照された研究:

^{1. Ganguly, K.、Natraj, N.、Seko, S.、Tu-Chan, A.、および Abiri, R. (2024)。 数日間にわたる単純な想像上の動きの表象の可塑性をサンプリングすることで、長期的な神経補綴制御が可能になります。 セル、2024年。 https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.02.029}