Contrôler les appareils technologiques par la pensée, une sorte de télékinésie qui éliminerait tous types de barrières physiques, c’est possible depuis des années. Ceci est démontré par différentes recherches menées dans le monde entier, y compris en Espagne, autour des interfaces cerveau-machine (connues sous le nom de BCI). Les plus récents ont démontré leur efficacité pour contrôler les exosquelettes ou traduire l’activité neuronale en mots, même si dans de nombreux cas ils nécessitent un implant comme le controversé Neuralink d’Elon Musk, qui a montré en vidéo les progrès de son premier patient mais n’a toujours pas proposé de solutions à ses pairs. résultats examinés.
Face à ces approches invasives et individuelles, le chercheur espagnol José del R. Millán travaille depuis plus de deux décennies au développement d’interfaces non invasives et universelles. L’objectif est que chacun puisse rapidement apprendre à les utiliser, comme cette patiente tétraplégique qui a déplacé son fauteuil roulant par la pensée lors d’une de ses expériences. Le dernier exploit de son équipe de recherche a permis à des personnes en bonne santé Contrôlez avec précision la voiture dans un jeu vidéo de course automobile avec votre espritsans contrôles d’aucune sorte.
« D’une part, nous voulons amener le BCI dans le cadre clinique pour aider les personnes handicapées ; d’autre part, nous devons améliorer notre technologie pour la rendre plus facile à utiliserafin que l’impact sur ces personnes handicapées soit plus grand », explique Millán. Celui qui a été pendant des années professeur à l’Université Polytechnique de Lausanne (Suisse), est aujourd’hui titulaire de la chaire Carol Cockrell Curran de l’Université du Texas à Austin, où il est également directeur associé de la société Texas Robotics.
Le chercheur José del R. Millán (à droite), avec les membres de son équipe du laboratoire UT Austin Omicrono
Lui et son équipe viennent de publier les résultats de leur étude dans la revue spécialisée PNAS Nexus, une avancée substantielle qui ouvre une nouvelle porte pour le développement de ces « traducteurs » de signaux cérébraux en ordres numériques. « Les cadres que nous proposons pourraient ouvrir la voie à exploiter les données préenregistrées de sujets sains pour former les patients à l’utilisation des appareils et accessoires fonctionnels et neurorééducation contrôlée par BCI », lit-on parmi ses conclusions.
Comment ça marche
L’objectif ultime du laboratoire de ce pionnier des interfaces cerveau-machine est d’aider les personnes souffrant de handicaps moteurs, soit dus à des lésions de la moelle épinière, soit à des accidents vasculaires cérébraux, bien plus fréquents. Pour cela, il faut mesurer les modulations des signaux cérébraux et les décoderafin que l’ordinateur ou l’appareil final comprenne en temps réel quelle action il souhaite effectuer.
Dans cette dernière avancée présentée par des chercheurs de l’Université du Texas, ils ont été ajoutés capacités d’apprentissage automatique aux méthodes existantes, pour faire de ce BCI l’un des plus universels à ce jour. Ces interfaces nécessitent un calibrage préalable qui s’étale généralement dans le temps pour adapter leurs réponses à chaque cerveau, tous différents les uns des autres.
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« La formation d’un sujet BCI commence généralement par une session d’étalonnage hors ligne pour collecter des données qui permettent la construction d’un décodeur individuel », lit-on dans le résumé de l’article. « En plus d’être chronophage, ce décodeur initial peut s’avérer inefficace, car les sujets ne reçoivent pas d’informations qui les aident à obtenir [ritmos sensoriomotores] pendant l’étalonnage ».
La solution de Millán et de son équipe nous permet de comprendre rapidement les besoins et les signaux cérébraux de chaque sujet, faciliter l’auto-calibrage par la répétition. Cela raccourcit considérablement les délais, puisque plusieurs patients pourraient utiliser l’appareil sans nécessiter d’adaptation préalable.
Une des expériences précédentes du laboratoire de José del R. Millán UT Austin Omicrono
« Quand on y réfléchit en milieu clinique, cette technologie signifiera que nous n’aurons pas besoin d’équipement spécialisé pour effectuer ce processus d’étalonnage, qui est long et fastidieux », explique Satyam Kumar, étudiant diplômé du laboratoire de José del R. Millán, dans un communiqué de presse. « Il sera beaucoup plus rapide de passer d’un patient à un autre« .
L’interface dans ce cas est non invasive et ne nécessite aucun type de chirurgie, puisqu’il ne s’agit pas d’un implant, mais un chapeau rouge saisissant rempli d’électrodes connectées à un ordinateur. Ce sont les électrodes qui captent les données offertes par les signaux électriques du cerveau. Après avoir passé par un décodeur, chargé d’interpréter toutes ces informations, les actions prévues par le sujet se matérialisent dans le jeu.
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Se déplacer avec une voiture dans un jeu vidéo est une anecdote, l’important c’est tout ce qui se cache derrière et le progrès que cela représente. Dans ce cas, il s’agit d’aider les utilisateurs à « renforcer leur plasticité neuronale, la capacité du cerveau à changer, grandir et se réorganiser au fil du temps ». Ainsi, le expérimentations réalisées auprès de 18 sujets sans handicap moteur sur une durée de 5 jours Ils ont permis de vérifier les avantages de cette approche, un succès selon les premiers tests.
Les utilisateurs ont non seulement appris à contrôler mentalement les virages de la voiture, ce qui nécessitait de donner des commandes à l’avance, mais ils ont également contrôlé un programme d’équilibre plus simple sur une barre numérique, avec des signaux indiquant la gauche ou la droite. En fait, le décodeur fonctionnait si efficacement que les utilisateurs ont pu s’entraîner sur les deux simultanément.
Étapes futures
La clé était la formation préalable de l’un des chercheurs, chargé de développer le décodeur pour la tâche de barre la plus simple. Cela a permis à l’interface de traduire les ondes cérébrales en commandes et a servi de base aux autres utilisateurs. Donc, À l’avenir, le long processus d’étalonnage préalable avec chaque sujet ne sera plus nécessaire.même pas un entraînement guidé.
La possibilité de produire commercialement et de distribuer à grande échelle un appareil présentant ces caractéristiques est encore loin, mais cette recherche implique une découverte fondamentale, jetant les bases des innovations futures.
Une patiente contrôle son fauteuil roulant avec son cerveau
Entre autres tâches en attente, « les sujets devront s’entraîner pendant des périodes plus longues que dans notre expérience actuelle pour observer le moment où les rythmes sensorimoteurs se stabilisent et pourtant le temps de course continue de s’améliorer », notent les chercheurs.
La prochaine étape prévue par Millán est Essayez cette méthode avec des personnes qui souffrent d’un certain type de handicap moteur.ce qui permettra son application dans des essais cliniques avec un plus grand nombre de sujets.
Les progrès semblent imparables, et la même équipe a démontré certains de ses résultats il y a tout juste un mois lors de la conférence annuelle dans le cadre du festival South by Southwest. Là, les chercheurs de l’UT Austin ont autorisé les volontaires du public à porter des casquettes avec des électrodes pour apprendre à contrôler une paire de robots de rééducation des mains et des bras en quelques minutes.