AI & LJUDI
Priredila: Ilijana Jakšić Pavlović
Prvi „plug and play” implantat
Za mozak osoba sa paralizom
Stabilni zapisi, tj. oni koji se ne brišu, vremenom omogućavaju mozgu i sistemu mašinskog učenja da izgrade određenu vrstu „partnerskog“ odnosa. U ovom pogledu su napredovali istraživači Instituta “Weil” za neuro-nauke, UC San Francisco, koji rade sa protetičkim udovima koje može da kontroliše mozak. Oni su pokazali da su tehnike mašinskog učenja pomogle pojedincu s paralizom da nauči da kontroliše kompjuterski kursor svojim sopstvenim mozgom, bez potrebe za obimnim svakodnevnim ponovnim obukama, što je bilo obavezno kod svih prethodnih napora na polju interfejsa mozak-računar (BCI).
"Polje BCI-a je ostvarilo veliki napredak u poslednjih nekoliko godina; ali zbog toga što su postojeći sistemi morali biti resetovani i rekalibrirani svakog dana, nisu mogli da koriste prirodne procese učenja mozga. To je kao kada nekoga pitate da nauči da vozi bicikl ispočetka, iznova i iznova", naveo je stariji autor studije dr Karuneš Ganguli, vanredni profesor na Odeljenju za neurologiju UCSF-a. "Prilagođavanje veštačkog sistema učenja da bez prepreka funkcioniše sa složenim dugoročnim obrascima po kojima funkcioniše naš mozak je nešto što do sada nije viđeno kod osoba sa paralizom."
Postignuće "plug and play" pokazuje vrednost takozvanih ECoG nizova elektroda za BCI aplikacije. ECoG array obuhvata jastučić elektroda veličine papirića koji se hirurški postavlja na površinu mozga. Oni omogućavaju dugoročno stabilne zapise neurološke aktivnosti i mogu da se koriste za praćenje napada kod pacijenata sa epilepsijom. Nasuprot tome, prethodni napori na polju BCI-a koristili su nizove oštrih elektroda, u stilu „jastučića za igle“, koje prodiru u tkivo mozga za osetljivije zapise - ali imaju tendenciju da se pomeraju ili gube signal tokom vremena. U ovom slučaju, autori su dobili odobrenje za ispitivanje uređaja za dugoročnu implantaciju ECoG nizova kod paralizovanih osoba da bi testirali njihovu sigurnost i efikasnost u smislu dugoročnih i stabilnih BCI implanta.
U studiji objavljenoj 7. septembra 2020. u časopisu Nature Biotechnology, Gangulijev tim naučnika dokumentuje upotrebu ECoG nizova kod osobe sa paralizom sva četiri ekstremiteta (tetraplegija). Učesnik je bio uključen u kliničko ispitivanje dizajnirano da testira upotrebu ECoG nizova kako bi se omogućilo paralizovanim pacijentima da kontrolišu protetičku ruku i šaku. U novom radu, učesnik je koristio implantat za kontrolu računarskog kursora na ekranu. Istraživači su razvili BCI algoritam koji koristi mašinsko učenje da upari aktivnost mozga zabeleženu elektrodama ECoG-a sa pokretima kursora koje korisnik želi.
U početku, istraživači su pratili standardnu praksu resetovanja algoritma svakog dana. Učesnik bi počeo da zamišlja određene pokrete vrata i zgloba dok gleda kursor kako se kreće po ekranu. Postepeno, računarski algoritam se ažurirao da bi se poklopili pokreti kursora sa aktivnošću mozga i kontrola efikasno prenela kursoru korisniku.
Uz pomoć algoritma
Međutim, započinjanje ovog procesa iznova i iznova, svakog dana, postavilo je ozbiljno ograničenje nivoa kontrole koji se mogao postići. Dešavalo se da su prolazili sati da bi se savladala kontrola uređaja, a ponekada je učesnik morao da potpuno odustane od daljeg prilagođavanja. Istraživači su zatim počeli rad na omogućavanju algoritmu da nastavi ažuriranje kako bi se poklopila aktivnost mozga učesnika - bez svakodnevnog resetovanja. Otkrili su da je kontinuirani međusobni uticaj između signala mozga i algoritma, poboljšanog mašinskim učenjem, rezultirao daljim kontinuiranim poboljšanjima.
U početku su se, svakog dana, javljale manje poteškoće; ali, uskoro je učesnik bio sposoban za postizanje vrhunskih performansi. "Otkrili smo da možemo da dodatno poboljšamo učenje tako što ćemo se pobrinuti da se algoritam ne ažurira brže nego što mozak može to da isprati", istakao je Ganguli, neurolog sa UCSF Health i Centra za neurologiju i rehabilitaciju veterana iz San Franciska. "Vidimo ovo kao pokušaj da se izgradi partnerstvo između dva sistema učenja - mozga i računara - što na kraju omogućava veštačkom interfejsu da postane produžetak korisnika, poput njegove sopstvene ruke."
Tokom vremena, mozak učesnika je uspeo da pojača obrasce neuralne aktivnosti koje je mogao koristiti kako bi najefikasnije upravljao veštačkim interfejsom putem ECoG nizova, istovremeno eliminišući manje efikasne signale. Naučnici su primetili da je aktivnost mozga učesnika izgledala kao da razvija ukorenjeni i dosledni mentalni "model" za kontrolisanje BCI interfejsa, nešto što se nikada nije dešavalo sa dnevnim resetovanjem i rekalibracijom. Kada je interfejs resetovan nakon nekoliko nedelja kontinuiranog učenja, učesnik je brzo ponovo uspostavio iste obrasce neuralne aktivnosti za kontrolisanje uređaja - efikasno „vraćajući“ algoritam na njegovo prethodno stanje.
Korak ka dugoročnoj kontroli
Na kraju, kada je ekspertiza uspostavljena, istraživači su pokazali da mogu potpuno da isključe potrebu algoritma da se sam ažurira, i učesnik je jednostavno mogao da počne sa korišćenjem interfejsa svakog dana, bez potrebe za ponovnom obukom ili rekalibracijom. Performanse nisu opadale tokom 44 dana u odsustvu ponovne obuke.
Ustanovljavanje stabilne ekspertize u jednoj formi BCI kontrole (pomeranje kursora) omogućilo je istraživačima da počnu da "stapaju" dodatno naučene veštine - poput "kliktanja" na virtuelno dugme - bez gubitka performansi. Takve "plug and play" BCI performanse dugo su bile cilj u ovom polju, ali nisu bile dostupne jer se, kao što je već navedeno, elektrode koje koristi većina istraživača vremenom pomeraju menjajući signale koje registruje svaka elektroda. Takođe, zbog toga što ove elektrode prodiru u tkivo mozga, imunološki sistem ima tendenciju da ih odbaci, postepeno oštećujući njihov signal.
ECoG nizovi su manje osetljivi od tradicionalnih implanta, ali njihova dugoročna stabilnost izgleda da nadoknađuje ovu manu. Stabilnost ECoG zapisa može biti još važnija za dugoročnu kontrolu složenijih robotskih sistema poput veštačkih udova, ključnog cilja sledeće faze Gangulijevog istraživanja.
Priredila: Ilijana Jakšić Pavlović
Kompletni tekstove sa slikama i prilozima potražite u magazinu
"PLANETA" - štampano izdanje ili u ON LINE prodaji Elektronskog izdanja
"Novinarnica"
|
