Китай создал первый двусторонний интерфейс «мозг-компьютер»
Китайские ученые представили инновационный интерфейс «мозг-компьютер» (BCI), который впервые обеспечивает двустороннюю связь между мозгом и машиной. Это значительно повышает эффективность работы системы — более чем в 100 раз по сравнению с традиционными BCI, а также снижает энергопотребление в 1000 раз. Результаты работы были опубликованы в Nature Electronics.
В чем суть нового BCI?
Большинство существующих интерфейсов, например как Neuralink от Илона Маска работают в одностороннем режиме — они считывают сигналы мозга и преобразуют их в команды для устройств (например, управления протезами или дронами). Однако у таких систем есть недостаток: мозг не получает обратной связи, что со временем снижает точность работы.
Новый BCI устраняет эту проблему, позволяя мозгу и машине адаптироваться друг к другу. Для этого исследователи разработали двухконтурную систему:
- Первый контур — машинное обучение, которое постоянно обновляет алгоритм, улучшая интерпретацию сигналов мозга.
- Второй контур — обучение мозга, в котором пользователь получает обратную связь в реальном времени и корректирует свои команды.
Такой подход позволяет мозгу «научиться» эффективнее управлять системой, повышая точность в среднем на 20%.
В системе используется мемристорный чип — специальный энергоэффективный компонент, имитирующий работу нейронных сетей. Это делает взаимодействие с машиной более естественным и снижает энергопотребление.
По словам соавтора исследования, Сюя Миньпэна:
«Наша работа впервые представляет концепцию совместной эволюции мозга и компьютера и успешно демонстрирует ее в работе».
Еще одно важное достижение — расширение возможностей управления. В традиционных BCI пользователь может перемещать объект только в двух направлениях: вверх-вниз или влево-вправо. Новая система добавляет еще два — движение вперед-назад и вращение. Это делает управление более естественным и точным, особенно для сложных задач.
Тестирование с 10 участниками показало, что за 6 часов работы новая технология помогла пользователям значительно улучшить контроль, что подтверждает ее стабильность и практическую применимость.
Ученые подчеркнули что их разработка открывает путь для создания более точных и удобных интерфейсов. Исследователи считают, что эта технология станет важным шагом к интеграции биологического и искусственного интеллекта.
