Láthatnak a vakok, mozoghatnak a bénák
A science fiction irodalom számtalan alkotása, valamint filmek tucatjai feszegették ember és gép összeolvadásának a témáját. Utóbbiak közül is elég csak a Terminátorra vagy a Mátrixra gondolni. Mi a helyzet a való életben? Összeállításunkban bemutatjuk, mire képesek a mai fejlesztések, s mire számíthatunk a közeljövőben.
BCI: itt még a külsőségek is számítanak © zdnet.com |
A BCI-k kutatása a hetvenes években kezdődött, de az igazi áttörésre – az első kísérleti implantátumokra – a kilencvenes évekig kellett várni.
A kezdeti lépéseket E. E. Fetz, M.A. Baker és E. M. Schmidt nevéhez kötik, akik a hetvenes években különböző kutatócsoportokban dolgozva hajtottak végre kísérleteket. Az ő nevükhöz fűződik az a kutatás, amelynek során kísérleti majmokat operáns tanulással – díjazással vagy büntetéssel – betanítottak arra, hogy akaratlagosan aktiválják egyes agyterületeiket. Ezeket az eredményeket alapul véve a következő évtizedben Apostolos Georgopoulos, a John Hopkins University kutatója felfedezte az agykéreg mozgásért felelős része által kibocsátott elektromos jelek matematikai összefüggéseit. Erre a majmok végtagjainak mozgását megfigyelve jött rá. Megállapította azt is, hogy az agy különböző területei együttműködve vezérlik a mozgást, azonban a technika fejletlensége miatt egyszerre csak egy területet tudott vizsgálni.
Az igazi áttörés a kilencvenes évek közepén történt, s onnantól fogva az agy és számítógép kapcsolatának kutatása egyre nagyobb léptekben halad a siker felé. 1997-ben a Caltech kutatói Jerome Pine és Michael Mher vezetésével létrehozták az első neurochipet, amely egy félvezető chip köré növesztett idegsejt-kultúra, amivel a kísérletek során végezhetnek különféle méréseket a kutatók. A Caltech chipre 16 neuront tudtak ránöveszteni.
Páratlan sorokban az "igazi" látvány, páros sorokban a macska által látottak figyelhetőek meg |
Egy évvel később Miguel Nicolelis és csapata majmokkal tudott sikereket elérni. Miután visszafejtették az állatok végtagjainak mozgásakor tapasztalható agyi jeleket, egy olyan BCI-t sikerült építeniuk, amely reprodukálta az állatok mozdulatait, amikor egy botkormányt irányítottak, vagy ételért nyúltak. A kísérlet során rézuszmajmokat használtak, amelyeknek mélyen barázdált hasonlóságot mutat az emberi agy felépítésével. A majmokat először betanították arra, hogy egy számítógép képernyőjét nézve egy botkormányt irányítsanak, s ezzel különböző tárgyakat vegyenek fel. Az agyi aktivitás kiolvasásával ezzel egyidőben egy robotkarral leutánozták a majmok mozdulatait. A későbbiekben már azt is meg tudták tanítani az állatoknak, hogy magát a robotkart nézve vezéreljék azt.
2003-ban Thomas DeMarse, a University of Florida kutatója egy patkány agyából származó, 25 ezer neuronból álló sejtkultúrát ötvözött egy 60 elektródából álló hálózattal, s sikerült elérnie, hogy a létrehozott gépi és idegrendszeri hibrid magától vezérelje egy F22-es vadászrepülő szimulátorában az emelkedés és a dőlés szögét.
Az eszköz megalkotója John Donoghue professzor az idegrendszer tudomány szakértője, a Brown egyetem kutatójaként alapította a Cyberkinetics Neurotechnology Systems nevű céget, amellyel többek között a BrainGate kifejlesztését és tökéletesítését végezte.
A Massachusetts-i székhelyű cég eszköze lehetővé teszi a motorikus képességeiket elvesztett emberek számára, hogy számítógépeket, gépeket, vagy akár művégtagot vezéreljenek agyuk segítségével.
Ez az eredmény természetesen számtalan év és sokmillió dollárnyi kutatás eredménye. A cégnek számtalan kihívással kellett szembenéznie, mire képesek voltak létrehozni egy olyan háromdimenziós elektródarendszert, amelyet aztán hatékonyan lehet alkalmazni az agykéreg motorikus funkciókért felelős területén.
„A BrainGate új kommunikációs csatornát nyithat azok számára, akik betegség vagy balesett miatt lebénultak és a külvilágtól elzárva kellett létezniük” – magyarázta a vállalatot alapító John Donoghue, a Test & Measurement World című szaklap 2007 augusztusi számában megjelent interjújában. „Ehhez azonban hosszú utat kellett bejárnunk.”
A BrainGate kísérleti ábrázolása egy bemutatón, még 2005 decemberében © Paul Wicks/Wikipedia |
A Normann-féle eszköz továbbfejlesztésével jöhetett létre a 100 platinavégű elektródából álló chip, amelyet már klinikai tesztek során is alkalmaznak – lásd Nagle esetét. Az aprócska eszközből egy vékony drótköteg csatlakozik a bőrön keresztül a koponyához rögzített talapzathoz. Ez utóbbi rész felerősíti a jeleket, amelyeket egy hozzá csatlakoztatott kábelen keresztül továbbít egy, a páciens ágya mellett álló számítógéphez. A távlati tervekben már szerepel az infravörös fénnyel kommunikáló változat is, amely nagyobb szabadságot engedélyez a pácienseknek.
A BrainGate kifejlesztése során az egyik legnagyobb kihívást az jelentette, hogy az agyi aktivitásból megfelelően ki tudják szűrni a releváns jeleket, vagyis a jel/zaj arányát az előbbi javára billentsék. Erről a témáról a Physorg nevű weboldal számolt be, amikor interjút készítet Dr. Mehrdad Fatourechivel, a kanadai University of British Columbia egyik kutatójával.
„A kutatás során az egyik leglényegesebb tényező, hogy alacsony legyen a hamis pozitív jelek észlelése, ellenben a valódi pozitív jeleket képesek legyünk kiszűrni” – magyarázta a szakember. „Általában ha ez utóbbi aránya 70 százalék körül van, az elfogadhatónak számít kísérleti szempontból.”
Fatourechi kutatócsoportjának ugyan sikerült a hamis pozitív jelek arányát igen alacsonyra, mintegy 0,5 százalékra csökkentenie, azonban a valódi pozitív jelek mértéke sem haladta meg a 27,3 százalékot. A rendszer automatizálásával azonban sikerült a két arányt jelentősen megváltoztatni. Négy, egészséges kísérleti alannyal átlagosan 0,1 százalékos és 56,2 százalékos szinteket tudtak mérni. Ehhez pedig nagy precizitásra volt szükség, ugyanis az agyi aktivitás érzékelését leginkább ahhoz lehet hasonlítani, mint amikor egy szoba falán keresztül próbáljuk meg értelmezni a szomszédban beszélők átszűrődő hangfoszlányait.
Ezzel a feladattal kellett megbirkózni a Cyberkinetics kutatóinak is, akiknek az egyik legfontosabb feladata az volt, hogy megfelelő minőségű jeleket tudjanak kicsikarni az elektródákból. Emellett létre kellett hozniuk egy olyan számítógépes algoritmust, amely értelmezi azokat. A cél az volt, hogy megfelelően kiszűrjék a zajt, s a jeleket valós időben olyan információvá alakítsák amelynek segítségével a páciens megmozdíthatja egy számítógép kurzorját, rá tud kattintani egy ikonra, vagy akár képes működtetni egy robotkart.
„30 kHz-nyi jelet kell értelmeznünk az elektróda által használt 96 csatornán” – fejtette ki Donoghue. „Ez rengeteg számítási feladatot jelent, ugyanis nem elég, hogy fel kell dolgozni a beérkező jeleket, azokat megfelelően rendszereznünk is kell, majd értelmezni kell az adott impulzusokat, mindezt 150 milliszekundumon belül.”
Pungor András © Stiller Ákos |
„Először 20-30 percre volt szükség, hogy az összes elektródán mért értékeket beolvassuk” – fejtette ki Pungor a Test & Measurement World-ben megjelent cikkben. „S még az alacsonyabb értékekre kalibrálható ellenállásmérők is csak 1 nanoamperig és 100 millivoltig tudtak mérni.”
Az általa kifejlesztett és szabadalmaztatott automatikus ellenállásmérő akár 10 pikoamperes áramerősséget és 5 millivoltos feszültséget is képes mérni, s így a 96 elektróda értékeit mindössze 10 másodperc alatt képes megjeleníteni egy monitoron. A 2,54x2,54 méretű lapka a páciens koponyájára rögzített talapzatba van beültetve.
„A rendszer szabadon kalibrálható” – magyarázta Pungor András. „Például le lehet kérdezni, hogy mely elektródákon mérhető 200 és 400 kΩ ellenállás, ezeket a gép más színnel tünteti fel a monitoron. Így jóval egyszerűbbé válik a beérkező adatok feldolgozása, nem beszélve arról, hogy a klinikai teszteknél az elektródák elvárt működési tartománya 100-800 kΩ kell, hogy legyen.”
© Stiller Ákos |
„Fontos előny az is, hogy ezáltal könnyebben és gyorsabban tudjuk ellenőrizni a beültetéseket” – tette hozzá Donoghue. „Ugyanis az áramkör minősége különböző tényezők eredménye, mint például a szövetek reakciója, illetve a készülék anyagában végbemenő változások.”
Pungor azonban egy másik készülékkel is hozzájárult az „agykapu” kinyitásához. Kezdetben ugyanis nem állt rendelkezésükre olyan jelerősítő, amely mind a 100 csatornán használható lett volna. A mérnökök végül fejlesztésbe fogtak, melynek eredményeképpen létrehoztak egy 128 csatornás jelgenerátort, amely az idegrendszer jeleihez hasonló elektromos impulzusokat képes kibocsátani, 120 és 150 nanovolt között, 200 kΩ-os ellenállással. Minden csatorna négy különböző erősségű jelet tud produkálni másodpercenként.
„Ezáltal jelentősen könnyebb lett a dolgunk az elektródák tesztelése során” – magyarázta Pungor. „Ugyanis nem volt szükség arra, hogy élő állatokon kísérletezzünk.”
A klinikai tesztek során a BrainGate implantátummal ellátott pácienseknek számos feladatot végre kellett hajtaniuk, mint a számítógép kurzorának mozgatása, rákattintás bizonyos ikonokra, valamint egy robotkar vezérlése. Az eredményről a hvg.hu is beszámolt, a már feljebb említett Matthew Nagle ugyanis előző cikkünk után egy évvel már saját robotkarját vezérelte a BrainGate-nek köszönhetően.Az agy és a számítógép fúziója azonban nem csak a sérült embereknek nyújthat reményt, hanem egyéb területeken is jelentős előrelépést eredményezhet. Erre jó példa a Columbia University tudósainak az a kutatása, amelynek során az emberi agy adatfeldolgozó képességét kombinálták számítógépekkel, egy olyan eszköz létrehozása érdekében, amelynek segítségével az emberek tízszer gyorsabban kereshettek képi adatbázisokban, mint amennyi idő alatt maguktól képesek lettek volna elvégezni a feladatot.
A Pentagon fő védelmi fejlesztéseit kivitelező ügynöksége, a DARPA által támogatott kutatás során az agynak azt a képességét használják ki, hogy az sokkal hamarabb felismer az ember által már látott alakzatokat és formákat, mint ahogyan az illető erre tudatosan is rájönne.
„Látórendszerünk a létező legjobb vizuális processzor” – magyarázta a Wired magazinnak adott interjújában a kutatást vezető Paul Sajda professzor. „Ezt próbáljuk meg társítani egy számítógépes rendszerrel, hogy hatékonyabbá tegyük a nagyméretű adatbázisokban való keresést.”
A Cortically Coupled Computer Vision (C3 Vision) nevet viselő rendszer működése során a kísérletben részt vevő ember egy EEG- sisakot húz a fejére, majd elkezdi nézni a képek sorozatát. Amikor lát valami érdekeset, vagy ismerőset, az agy kiad egy jelet, mintha csak azt mondaná: „nézzük csak, mi van itt”. Amikor a számítógép érzékel egy ilyen jelet, megjelöli azt a képet, amelyik kiváltotta a reakciót. A végén így a felhasználónak jóval kevesebb lehetőség közül kell manuálisan választania, míg egy számítógépes rendszer a technika mai állása szerint képtelen lenne olyan kifinomultan különbséget tenni a képek között, mint az emberi agy.
A DARPA a kutatási eredményeket a szövetségi ügynökök munkájának hatékonyabbá tétele érdekében szeretné kamatoztatni. A Sony pedig egy olyan eszközön dolgozik, amelynek segítségével akár a szaglás és a tapintás is lehetővé válhat a számítógépeknek köszönhetően. Bár ez utóbbi még a jövő zenéje, valószínűleg hamarabb létrejön, mint várnánk.
HVG-előfizetés digitálisan is!
Rendelje meg a HVG hetilapot papíron vagy digitálisan, és olvasson minket bárhol, bármikor!
