Sintonizzandosi su un sottoinsieme di onde cerebrali, i ricercatori dell’Università del Michigan hanno ridotto drasticamente i requisiti di potenza delle interfacce neurali migliorandone l’accuratezza, una scoperta che potrebbe portare ad impianti neurali di lunga durata in grado di trattare sia malattie neurologiche che abilitare protesi controllate dalla mente e macchine.
Il team, guidato da Cynthia Chestek, professore associato di ingegneria biomedica e facoltà di base presso l’Istituto di Robotica, ha stimato un calo del 90% del consumo di energia delle interfacce neurali utilizzando il loro approccio.
“Attualmente, l’interpretazione dei segnali cerebrali nelle intenzioni di qualcuno richiede computer alti quanto le persone e molta energia elettrica, vale la pena di caricare diverse batterie per auto”, ha dichiarato Samuel Nason, primo autore dello studio e dottorato di ricerca. “Ridurre la quantità di energia elettrica di un ordine di grandezza alla fine consentirà interfacce cervello-macchina a casa.”
Attualmente, per prevedere comportamenti complessi come afferrare un oggetto in una mano dall’attività dei neuroni, gli scienziati possono utilizzare elettrodi transcutanei o dirigere il cablaggio attraverso la pelle al cervello. Ciò è possibile con 100 elettrodi che catturano 20.000 segnali al secondo e consentono talenti come riattivare un braccio paralizzato o consentire a qualcuno con una mano protesica di sentire quanto sia duro o morbido un oggetto. Ma questo approccio non solo è impraticabile al di fuori dell’ambiente di laboratorio, ma comporta anche un rischio di infezione per il soggetto.
Per ridurre la necessità di energia e dati, i ricercatori comprimono i segnali cerebrali. Concentrarsi su picchi di attività neurale che attraversano una certa soglia di potenza, chiamata soglia TCR, significa che è necessario elaborare meno dati pur essendo in grado di prevedere i neuroni che sparano. Tuttavia, il TCR richiede l’ascolto dell’intera attività dei neuroni per determinare quando viene superata una soglia e la soglia stessa può cambiare non solo da un cervello all’altro, ma nello stesso cervello in giorni diversi. Ciò richiede l’ottimizzazione della soglia e hardware, batteria e tempo aggiuntivi per farlo.
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