Une nouvelle interface d’arrangement du cerveau permet non seulement d’interpréter les signaux cérébraux, mais aussi d’établir un dialogue dynamique entre le cerveau humain et les systèmes artificiels: « apprendre » les caractéristiques spécifiques de l’activité neuronale de chaque utilisateur tandis que le cerveau s’adapte aux exigences de la machine .
Une équipe multidisciplinaire des universités chinoises de Tianjin et Tsinghua a développé la première bidirection adaptative du monde du cerveau R:-As (BCI) du monde qui redéfinit les frontières entre la biologie et la technologie.
Ce système, qui a détaillé Dans Nature Electronics Magazine, il dépasse les limites des interfaces neuronales conventionnelles à travers une conception révolutionnaire qui permet non seulement d’interpréter les signaux cérébraux, mais d’établir un dialogue dynamique entre le cerveau humain et les systèmes artificiels.
Le cœur neuromorphique de l’innovation
Dans le cœur de cette technologie se trouve un composant clé de l’informatique de l’avenir: le Memristres. Ces éléments électroniques, capables de « se souvenir » de leur état de résistance même sans énergie, imitent la plasticité synaptique du cerveau humain. L’appareil développé par les chercheurs intègre une puce neuromorphe 128 000 cellules mémoriquesorganisé dans une architecture à trois dimensions qui optimise le traitement parallèle des signaux neuronaux.
Contrairement aux BCI traditionnels – qui fonctionnent comme canaux unidirectionnels pour contrôler les dispositifs externes – ce système implémente un Mécanisme de double rétroaction qui génère une boucle d’adaptation mutuelle.
D’une part, les algorithmes d’apprentissage automatique ajustent continuellement les paramètres du décodeur cérébral en fonction des modèles neuronaux détectés. Simultanément, l’utilisateur reçoit des stimuli sensoriels (visuels et haptiques) qui permettent de recalibrer leur activité mentale pour optimiser l’interaction avec la machine.
Cette dynamique convergente pourrait poser les fondements d’une nouvelle génération d’interfaces neuronales autonomes, car cette intégration permet au système de « apprendre » les caractéristiques spécifiques de l’activité neuronale de chaque utilisateur tandis que le cerveau s’adapte aux exigences de la machine, créant un cycle décrit par Les chercheurs comme « l’évolution de Cérebro-ordonnée ».
Jalon technologique
Les tests effectués, décrits en détail dans l’étude, révèlent des améliorations quantitatives sans précédent. Premièrement, le système traite les signaux neuronaux avec 100 fois plus efficace Ces modèles conventionnels, grâce au codage analogique direct du mémorist, qui élimine le besoin de conversions d’énergie numérique.
Deuxièmement, le système réduit la consommation d’énergie de 1 000 fois, n’atteignant que 9,4 microwatts par canal, un chiffre qui le rend compatible avec les appareils portables. De plus, il atteint quatre degrés de liberté de mouvement (contrôle dans les axes x, y, z et rotation) avec une précision de 92,3%, dépassant 20 points de pourcentage vers les systèmes précédents.
Dans des démonstrations pratiques, les utilisateurs formés contrôlaient les drones virtuels à travers un environnement complexe à trois dimensions, exécutant des manœuvres telles que les promotions en spirale et l’évasion des obstacles avec des latences inférieures à 300 millisecondes – temps comparable à celui d’une réflexion humaine naturelle. Ces résultats, validés par une électroencéphalographie à haute densité (256 électrodes), suggèrent que la technologie pourrait être grimpée pour des applications réelles.
Applications transformantes
Bien que le prototype actuel utilise des électrodes implantables pour capturer des signaux neuronaux intracrâniens, sa conception modulaire lui permettrait de configurations non invasives.
Les chercheurs mettent en évidence trois domaines de l’application immédiate. Premièrement, dans Neurorehabilitation avancée: Les patients atteints de lésions médullaires ou de lésions cérébrales pourraient récupérer le contrôle moteur par des exosquelettes adaptatifs.
Deuxièmement, dans Prothèse de nouvelle générationpuisque le flux d’informations bidirectionnel permettrait aux utilisateurs de membres robotiques de percevoir les textures et les températures.
Enfin, un troisième champ d’application immédiat serait le interaction humain-robot dans des environnements critiquescar ce système permet le fonctionnement à distance de machines lourdes ou de robots de sauvetage dans les zones catastrophiques.
Enfin, dans le secteur technologique consommé, le système promet de révolutionner dispositifs portables: L’efficacité énergétique obtenue pourrait intégrer BCI dans des écouteurs intelligents ou sans affecter son autonomie, selon ses créateurs.
Défis sur la frontière neurotecnologique
Malgré le potentiel révolutionnaire, le chemin vers sa mise en œuvre de masse présente des obstacles importants. Le protocole actuel nécessite 10 heures d’étalonnage personnalisé Par l’utilisateur, le processus dans lequel les modèles neuronaux individuels sont cartographiés et codés. De plus, la dépendance des électrodes implantables – bien que peu invasive – limite son utilisation à des environnements médicaux spécialisés.
Ils persistent également des problèmes éthiques non résolus. Des experts indépendants mettent en garde contre les risques de Filtration de données neuronalescela pourrait exposer des modèles de pensée ou même des souvenirs personnels.
Référence
Un décodeur neuromorphique adaptatif basé sur des memristors pour les interfaces cérébrales-communs. Zhengwu Liu et al. Nature Electronics (2025). Doi: ttps: //doi.org/10.1038/s41928-025-01340-2
L’équipe chinoise travaille déjà sur le miniaturisation du systèmeavec un prototype portable planifié d’ici 2026. Cet appareil, la taille d’une aide auditive, intégrerait des électrodes de graphène flexibles et un système de rétroaction haptique à ultrasonide. Dans le même temps, ils développent des algorithmes basés sur des réseaux neuronaux génératifs (GAN) pour réduire le temps d’étalonnage à moins d’une heure, en utilisant des modèles de cerveau adaptables.
Ce que ce travail poursuit n’est pas de remplacer les interfaces traditionnelles telles que les claviers ou les écrans tactiles, mais pour créer un canal complémentaire qui amplifie les capacités humaines. Ce serait la première étape vers les interactions des organisateurs cérébraux qui semblent aussi naturels que de déplacer un membre.
La clé technologique de tout ce développement: tandis que des entreprises telles que Neuralink De Elon Musk Ils se concentrent sur les interfaces mises en œuvre dans le cerveau, les chercheurs en Chine ont fait de grandes avancées dans le BCI non invasif et adaptatif.