Simulation of Neural Pathways to Enhance Brain-Computer Interface Technologies

ממשקי המוח-מחשבים (BCIs) הופיעו כאחד מהגבול המבטיחים ביותר ב-Nortטכנולוגיה, המאפשר תקשורת ישירה בין המוח למכשירים החיצוניים. במהלך העשור האחרון, הנאמנות והתועלת של BCIs היו מוגבלים באופן משמעותי על ידי יכולתנו לפרש את הסימולציות המורכבות של המוח, פיתוח חדשני של שיטות עצביות, הוא שינוי הנוף במהירות.

המונחים: Neural pathways

מסלולים עצביים הם המידע של המוח על כבישים - חבילות מאורגנות של נוירונים המשדרים אותות חשמליים וכימיקליים בין אזורים שונים של מערכת העצבים. מסלולים אלה מבססים כל תחושה, תנועה, מחשבה ורגש. מסלולים מרכזיים כוללים את מערכת קורטיקוסטופינל לשליטה מוטורית, מערכת ספינוגמית לכאב וטמפרטורה, ואת הויזואלים שמעבירים מידע מן הרשתית לתאי ה- קרמיקה, וכל נתיבים פועלים מדויקים.

המורכבות היא מזעזעת: המוח האנושי מכיל כ-86 מיליארד נוירונים, כל אחד מהם יוצר אלפי קשרים, וכתוצאה מכך טריליון סינפסות. סימליזציה אפילו חלק מהרשת הזאת דורש מודלים חישוביים מתקדמים שלוכדים את הקישוריות המבנית (הדינמיקה המתפתלת) ואת הדינמיקה התפקודית (התזמון והכוח של העברת אותות) להבין כיצד קודים אלה הם השלב הראשון לקראת בניית לפני הספירה, כלומר, כלומר, כלומר, זה יכול להיות קוד זדוני עם נטייה עצבית גבוהה.

חשיבותה של סימבולציה ב-BCI Development

BCIs המסורתי מסתמכ על הקלטות מאלקטרודות המוצבות על הקרקפת (EEG) או ישירות על קליפת המוח (ECoG) כדי להדוף את כוונת המשתמש. אותות אלה הם רועשים, מתעמלים מרחביים, ומשתנים מאוד בין יחידים.

  • (FLT:0)Imroved Signal Decoding: ⁇ 1) על ידי מודל כיצד פעילות עצבית מתפשטת דרך מסלולים ידועים, סימולציה יכולה לסנן אותות מעוררים ולהדגיש את הקודים העצביים הרלוונטיים.לדוגמה, מסלול מנוע מדמיהם יכול לחזות אילו דפוסים של פעילות קורטית תואמות מתאימים לתנועות גפיים ספציפיות, BCIs כדי לפענח הכוונה מדויקת יותר.
  • (FLT:0) ,Unional Calibration:FLT:1 כל מוח מחווט אחרת.סימולציה מאפשרת יצירת "תאומים דיגיטליים" של אדריכלות עצבית של המשתמש, ומאפשרת BCIs להיות מכוון לחוסן אינדיבידואלי ללא מפגשים ארוכים של קיטוב.
  • (FLT:0) ,Reduced Invasiveness:FreaLT:1 עם סימולציות מדויקות, החוקרים יכולים לזהות מיקום אלקטרודה אופטימלי ואסטרטגיות עיבוד אותות הממקסימות ביצועים מחיישנים שאינם פולשניים, פוטנציאל להפחית את הצורך בהשתלת כירורגית.לדוגמה, EEG עם מקור מונחה על ידי סימולציות יכול להשיג החלטה דומה ל- ECoG במשימות מסוימות.
  • (FLT:0) התפתחות מואצת: FLT:1 Pathways עצביים מאפשר לחוקרים לבחון אלפי אלגוריתמים לפני הספירה לאחור ותצורה חומרה של סילקו לפני בניית אבטיפוס פיזי.זה שילוב וירטואלי זה עלויות פיתוח ומהירויות התרגום ממעבדה לקליניקה.

העבודה שפורסם ב- NatureFLT:1 מראה כיצד סימולציות של כל המוח יכול לחזות ביצועים של BCI עם דיוק גבוה, תוך שהוא מקטין את כוחה של גישה זו.

שיטות של נביעת ניאל

טכניקות רבות משלימים משמשות לבניית סימולציות מציאותיות של מסלולים עצביים.כל גישה תורמת לחוזקות ייחודיות, והמודלים היעילים ביותר משלבים לעתים קרובות שיטות מרובות.

מודלים של מודלים בהתאם לנתונים נוירופיזיולוגיה

הליבה של סימולציה עצבית הם מודלים מפורטים ביולוגית המתארים את ההתנהגות החשמלית של נוירונים בודדים ואת האינטראקציות הסינפיליות שלהם.מודל הודג'קין-הוקסלי, למשל, לוכדת דינמיקה ערוץ יון עם משוואות שונות. גישות מודרניות יותר כמו סביבת סימולציה NEURON או את ה-Lowgkin-Huxcuit של פרויקט המוח הכחול משלבות אלקטרו-פיזיות אמיתיות ואלקטרו-פיזיות אלה.

רשתות ערפיליות מלאכותיות שפעילות המוח המימימית

(הלימוד העמוק) הפיק רשתות עצביות מלאכותיות (ANN) כי בעוד שלא מציאותיות מבחינה ביולוגית, ניתן לאמן לשחזר את פונקציות קלט- ⁇ של מעגלים עצביים אמיתיים.על ידי שימוש בהקלטות מהמסלולים עצביים בפועל כנתוני הדרכה, ANNs הופכים לפונדקאים פונקציונליים שלוכדים את המבנה הסטטיסטי של קודים עצביים.מודלים אלה הם הרבה פחות רגישים משאבים מאשר סימולציות ביופיזיות והצטיין במשימות כמו ניקוי מוטורי ממטרה של פעילות מדומה של A22-N.

מציאות וירטואלית סביבות בדיקה של תגובה נילית

כדי לאמת סימולציות של מסלולים, החוקרים להטביע אותם במערכות מציאות מדומה סגורות (VR) שבו המוח מדמה אינטראקציה עם סביבה מדומה. אותות עצביים של המשתמש - או מודלים של - לנהוג avatar, ואת לולאות משוב חזותי / מוטורי יכול להיות מותאם כדי לבדוק כיצד הסימולציות של המסלול מגיב.

שילוב של Machine Learning Algorithms כדי לסרב מודלים

למידת מכונה משמשת כדבק שקושר את הסימולציות הללו לאלגוריתמים של למידה רבי כוח יכול לייעל את מדיניות הבקרה של BCI על ידי אינטראקציה עם המסלול העצבי המדומה של Bayesian שיטות הניתנות יכול לעדכן פרמטרים מודל כדי להתאים נתונים עצביים מתפתחים, חשבונאות עבור הפלסטיות ולמידה.

יישומים ברפואה וטכנולוגיה

היכולת לדמות מסלולים עצביים היא לפתוח יישומים טרנספורמטיביים על פני תחומים מרובים.

נוירופרוטטיקה ושיקום מוטורי

אחת ההשפעות המיידיות ביותר היא מנוע BCIs עבור אנשים עם שיתוק. על ידי הדמיה של מערכת קורטיקוסטופינלית ונתיבים מוטוריים קשורים, החוקרים יכולים לפענח תנועות גפיים המיועדות אותות קורטיים עם דיוק חסר תקדים. לדוגמה, קונסורציום המוחי השתמש במודלים כדי לשפר את השליטה של נשק רובוטי ואפילו להחיות את השרירים של המשתמש עצמו באמצעות גירוי חשמלי פונקציונלי.

תקשורת לחולים נעולים

עבור חולים שננעלים לחלוטין - מודעים אך אינם מסוגלים להעביר כל שריר - BCIs מציעים ערוץ אחרון של סימולציות נתיב דרך יכול לזהות את החתימות העצביות האמינות ביותר עבור כן / לא תגובות או לחשות. על ידי דוגמנות או מסלולים חזותיים, החוקרים יכולים גם לעצב לולאות הזנת חושית שנותנות למשתמש תחושה של סוכנות ולהפחית את העייפות.

נוירו-רחישות

(BCIs משופר עם מסלול סימולציה משמש לקידום נוירופלסטיות לאחר שבץ או פציעה מוחית טראומטית.בפרדיגמה טיפוסית, המשתמש מנסה להעביר איבר משותק בעוד BCI מקודמת את אות המנוע השונה ומספק משוב בזמן אמת באמצעות avatar וירטואלי או רובוטית exosleton.הסימולציה של מסלולים מנוגדים שלמים שיקום על ידי מראה המוח מה הפעלה נכונה, כמו avatarizing מרפאה בשנת 2021: שבץ מוחית: שבץ מוחית דרך מחקר קליני: 1.

הכרה מוגברת ואינטראקציה אנושית-מחשבה

מעבר ליישומים רפואיים, סימולציה היא נחקרת כדי לשפר את אינטראקציה אנושית למחשב עבור משתמשים בעלי יכולת.סימדומים מסלולים תשומת לב יכול לעזור BCIs לזהות כאשר משתמש מוגזמת או מוסחת, המאפשרת מערכות להתאים את הממשק שלהם בהתאם. במשחקים, מסלולים מוטוריים וויזואליים מדומה מאפשרים שליטה ללא ידיים עם עצלות נמוכה.

אתגרים נוכחיים

למרות ההתקדמות המהירה, כמה מכשולים משמעותיים נשארים בסימולציה של מסלולים עצביים לשיפור BCI.

  • (FLT:0Data Availability and Quality:FLT:1 סימולציה מסלולים עם נאמנות גבוהה דורש כמויות עצומות של נתונים עצביים ברזולוציה גבוהה - באופן אידיאלי מאותו אדם על פני מספר רב של לוחות זמנים.
  • (FLT:0) וריאציות אינדיווידואליות: FLT:1 כל מוח שונה בקישוריות שלו, עוצמות סינפטיות, ודינמיקה פלסטית. יצירת סימולציות מותאמות אישית דורשות נהלי כפירה יעילים שאינם מציבים עול מופרז על המשתמש.שיטות נוכחיות לעתים קרובות לסחור דיוק במהירות, הגבלת התועלת הקלינית שלהם.
  • (FLT:0) דרישות חישוביות:FLT:1 סימולציות ביופיזיקה בקנה מידה מלא של אפילו עמודה טורי קטן הם משאבים-intensive. אינטגרציה בזמן אמת עם חומרה BCI היא מאתגרת, במיוחד עבור מכשירים לבישים עם כוח עיבוד מוגבל. Edge וחומרה עצבית מבטיח אך עדיין לא בוגרת מספיק לפריסה רחבה.
  • (FLT:0) שיקולים אתיים ובטיחותיים: ההרחבה 1 (As BCIs הופכת להיות יותר מסוגלת, הבטחת פרטיות המשתמש, הסכמה מושכלת ואבטחת הנתונים הופכת להיות רבת-תכליתית. ⁇ מסלולים עצביים יכולים לחשוף מידע רגיש על מחשבותיו או כוונותיו של אדם.יתר על כן, כל מערכת BCI שמשתמשת בסימולציה כדי להניע גירוי (למשל, עבור נוירו-החלטימטומטציה) יש לשמור על שינויים קפדניים כדי למנוע שינויים עצביים לא תקינים.

התייחסות לאתגרים אלה תדרוש שיתוף פעולה בין-תחומי בין נוירו-מדעיסטים, מהנדסי מחשבים, אתיקה וגופים רגולטוריים. יוזמות בינלאומיות כמו יוזמת BRAIN ופרויקט המוח האנושי כבר מממנים מחקר לבניית התשתית והסטנדרטים הדרושים.

כיוונים עתידיים

האופק לסימולציה של נתיב עצבי בטכנולוגיית BCI הוא בהיר ומתרחב במהירות.כמה מגמות מתעוררות מבטיח לדחוף את השדה עוד יותר.

סגור-Loop Adaptive BCIs

עתיד BCIs יכיל סימולציות של מסלול בזמן אמת שעדכון מבוסס על נתונים עצביים נכנסים.אדריכלות סגורה זו מאפשרת למערכת לחדד את המודל שלה באופן קבוע של המוח של המשתמש, להסתגל ללמידה, עייפות ואפילו פציעה.לדוגמה, לאחר שבץ, הפלסטיות של מסלולים פגומים ניתן לעקוב אחר הסימולציה, ואת BCI יכול להתאים פרוטוקולים לגירויים כדי למקסם את המערכות האלה כבר נבדקו בתוך כמה שנים ניסויים קליניים.

שילוב עם AI

מודלים שפה גדולים מודלים דיפוזיה מתחילים לשמש במדעי המוח כמודלים ניווניים של פעילות עצבית.על ידי אימון AI ניוון על נתונים מסיביים של הקלטות מוח, החוקרים יכולים ליצור סימולציות מפורטות מאוד המייצרות תגובות עצביות מציאותיות לגירויים דמיוניים.מודלים אלה יכולים לשמש אז "מחומני עצב" כדי לבדוק אלגוריתמים לפני הספירה, ובכך להפחית את הצורך עבור נבדקים אנושיים בשלב מוקדם של שילוב של AI עשוי גם כן, כמו סימולציה של יישומים חדשים של סימולציה לא סימולציה של ויזואלית, כמו גם סימולציה של סימולציה לא נכונה של סימולציה של סימולציה סימולציה סימולציה ויזואלית, כמו גם סימולציה סימולציה של סימולציה של סימולציה של סימולציה סימולציה סימולציה סימולציה סימולציה סימולציה סימולציה סימולציה ויזואלית של סימולציה סימולציה סימולציה של ויזואלית סימולציה סימולציה ויזואלית ויזואלית של ויזואלית סימולציה .

חומר נפץ נוירו-מורפי

שבבים מיוחדים המחקים את הארכיטקטורה של המוח - כגון Loihi של אינטל או IBM של צפון אמיתי - נועדו להפעיל סימולציות עצביות עם צריכת חשמל מינימלית. Deploying סימולציות על חומרה נוירומורפילטית יכול לאפשר ל-BCIs לפעול עם מכשירים בעלי יכולת נמוכה ויעילות אנרגיה הנדרשת לשימוש בעולם האמיתי.

מודלים של Multimodal Pathway Modeling

רוב הסימולציות הנוכחיות להתמקד במסלול יחיד (למשל, מנוע או ויזואלי) מודלים עתידיים ינהבו מסלולים מרובים כדי ללכוד אינטראקציות בין-ממדיות - לדוגמה, כיצד משוב חזותי מאמת את תכנון המנוע. סימולציות רב-ממדיות אלה יהיו חיוניות לפיתוח BCIs שיכול לשלוט במשימות מורכבות כמו נהיגה במכונית או משחק כלי נגינה, שבו זרמי חושיים ומנועים חייבים להיות מתואמת הדוקה.

מסקנה

הסימולציה של מסלולים עצביים מתפתחת כטכנולוגיית אבן הפינה לדור הבא של ממשקי מחשב במוח. על ידי מתן דרך עקרונית להבין, לחזות ולרתום את אות המוח מורכב, מודלים אלה מאפשרים ל-BCIs כי הם מדויקים יותר, מותאמים אישית יותר, ופחות פולשנית מ-Returning תנועה כדי לשמט אנשים חלקה ומאפשר תקשורת עבור נעול-in, שיפור יכולות אנושיות בחיי היומיום, בעוד שעדיין לא יזרז אתיקה דיגיטלית, בעוד שעדיין הופכת להיות מהירה יותר, בעוד שתמשיך להיות מתקדמת, היא בעלת אתגרים, בעוד שעדיין לאיתים, היא בעלת פוטנציאל, בעוד שעדיין לא-עולמיים, היא מתקדמת, היא מתקדמת, היא מתקדמת, היא מתקדמת, היא מתקדמת, היא מתקדמת, היא בעלת פוטנציאל, היא מתקדמת, היא מתקדמת, היא מתקדמת, היא מתקדמת, היא מתקדמת, היא מתקדמת, היא מתקדמת, היא מתקדמת, בעוד שעדיין מתקדמת, היא מתקדמת, היא מתקדמת, היא מתקדמת, היא מתקדמת, היא מתקדמת, היא מתקדמת, היא מתקדמת, היא מתקדמת, היא בעלת פוטנציאל עמוק, היא מתקדמת, היא מתקדמת, היא מתקדמת, היא מתקדמת, היא מתקדמת, בעוד שעדיין לא מעט יותר, היא מתקדמת, היא מתקדמת, היא מתקדמת, היא מתקדמת, היא מתקדמת, היא מתקדמת, היא מתקדמת, בעוד שעדיין מתקדמת,