Durch das tuning in eine Teilmenge von Gehirn Wellen, die Forscher der University of Michigan haben sich dramatisch reduziert den Strombedarf der neuronalen Schnittstellen bei gleichzeitiger Verbesserung Ihrer Genauigkeit—eine Entdeckung, die dazu führen könnten, langlebig Gehirn-Implantate können sowohl für die Behandlung neurologischer Krankheiten und ermöglichen gedankengesteuerte Prothesen und Maschinen.
Das team unter der Leitung von Cynthia Chestek, außerordentlicher professor der biomedizinischen Technik und der core-Fakultät an der Robotics Institute, schätzungsweise 90% geringeren Stromverbrauch von neuronalen Schnittstellen durch die Verwendung Ihres Ansatzes.
„Derzeit, Dolmetschen Gehirn Signale in jemandes Absichten erfordert Computer so groß wie Menschen und sehr viel elektrische Leistung—mehrere Autobatterien Wert“, sagte Samuel Nason, der erste Autor der Studie und ein Ph. D.-Kandidat in Chestek der Kortikalen Neuronalen Prothetik Labor. „Die Reduzierung der Menge an elektrischer Energie um eine Größenordnung wird es schließlich erlauben, die für in-home-Gehirn-Maschine-Schnittstellen.“
Neuronen, die Zellen in unserem Gehirn, die Weiterleitung von Informationen und action rund um den Körper, sind laut Sender. Die Computer und die Elektroden zur Erfassung von neuron data, hören radio stuck in zwischen den Stationen. Sie müssen entziffern Sie die tatsächliche Inhalt unter das Gehirn brummt. Erschweren diese Aufgabe, das Gehirn ist ein firehose dieser Daten, die erhöht die Leistung und Verarbeitung über die Grenzen der sicheren implantierbaren Geräten.
Derzeit zu prognostizieren, komplexe Verhaltensweisen wie greifen Sie ein Element in einer hand von Neuronen-Aktivität, die Wissenschaftler verwenden können, transkutane Elektroden oder direkte Verdrahtung durch die Haut an das Gehirn. Dies ist erreichbar mit 100 Elektroden zum erfassen von 20.000 Signale pro Sekunde und ermöglicht Leistungen wie neuaktivieren ein arm, der gelähmt war, oder dass jemand mit einer prothetischen hand zu fühlen, wie weich oder hart ein Objekt ist. Aber nicht nur ist dieser Ansatz unpraktisch, die außerhalb der Laborumgebung, sondern birgt auch ein Infektionsrisiko.
Einige drahtlose Implantate, geschaffen durch die Verwendung von hoch effizienten, anwendungsspezifischen integrierten schaltungen, erreichen fast die gleiche Leistung wie die transkutane Systeme. Diese chips können sammeln und übermitteln über 16.000 Signale pro Sekunde. Jedoch, Sie haben noch eine einheitliche Bedienung und Ihre custom-built Natur ist ein Hindernis in immer Zustimmung als sicher Implantate im Vergleich zu industriellen Pommes-Frites.
„Dies ist ein großer Sprung nach vorn“,“ Chestek sagte. „Um die hohe Bandbreite Signale, die wir derzeit benötigen, für Gehirn-Maschine-Schnittstellen aus drahtlos wäre völlig unmöglich, da die Netzteile von bestehenden Schrittmacher-Stil-Geräte.“
Zur Reduzierung von Energie und Daten benötigt, die Forscher komprimieren das Gehirn. Die Fokussierung auf neuronale Aktivität spikes, die über eine bestimmte Schwelle der macht, genannt threshold-crossing-rate oder TCR, bedeutet weniger Daten verarbeitet werden muss, während noch in der Lage, vorherzusagen, feuern die Neuronen. Allerdings TCR erfordert Zuhören, um die volle firehose von Neuronen-Aktivität, um zu bestimmen, wenn ein Schwellenwert überschritten wird, und die Schwelle, sich selbst ändern kann, nicht nur von einem Gehirn zum anderen aber in der gleichen Gehirn an verschiedenen Tagen. Dies erfordert der tuning-Schwelle und zusätzliche hardware -, Batterie-und Zeit zu tun.
Das komprimieren der Daten in einen anderen Weg, Chestek lab gewählt, um eine spezifische Funktion von neuron data: spiking-band macht. SBP ist eine integrierte Reihe von Frequenzen, die von mehreren Neuronen, die zwischen 300 und 1.000 Hz. Durch das hören nur auf diesen Bereich von Frequenzen und andere zu ignorieren, wobei die Daten aus einem Stroh-im Gegensatz zu einem Schlauch, fand das team eine sehr genaue Vorhersage des Verhaltens mit erheblich geringeren Energiebedarf.
Im Vergleich zur transkutanen systems, das team fand den SBP-Technik werden ebenso genau, während der Einnahme in einem Zehntel so viele Signale, 2,000 20,000 versus Signale pro Sekunde. Im Vergleich zu anderen Methoden, wie die Verwendung einer threshold-crossing-rate, die team-Ansatz erfordert nicht nur viel weniger raw-Daten, sondern ist außerdem genauer ist die Vorhersage neuron feuern, auch unter Lärm und erfordert keine tuning-Schwelle.
Das team der SBP-Methode löst ein weiteres problem ist die Beschränkung eines Implantat-Lebensdauer. Im Laufe der Zeit, eine Schnittstellen‘ Elektroden nicht Lesen, der Signale unter Lärm. Jedoch, weil die Technik führt ebenso gut, wenn ein signal ist die Hälfte dessen, was erforderlich ist, von anderen Techniken wie threshold crossings, Implantate konnten an Ort und Stelle bleiben und länger verwendet.
Während neue Gehirn-Maschine-Schnittstellen entwickelt werden können, um die Vorteile der team-Methode, auch zu Ihrer Arbeit, eröffnet Ihnen neue Möglichkeiten für viele bestehende Geräte durch eine Verringerung der technischen Anforderungen zu übersetzen Neuronen Absichten.
„Es stellt sich heraus, dass viele Geräte verkaufen sich kurz,“ Nason sagte. „Diese bestehenden schaltungen, unter Verwendung der gleichen Bandbreite und Energie, sind nun anwendbar auf den gesamten Bereich der Gehirn-Maschine-Schnittstellen.“