Bewusstseinskontrolle

Im Juli 2006 wurde ein Papier in Natur beschrieb, wie ein gelähmter Mann mit einem in sein Gehirn implantierten Chip seinen Verstand benutzte, um einen Computercursor und einen Roboterarm zu bewegen. Der Chip ist eines der bisher erfolgreichsten Beispiele für eine neurale Prothese. Solche Geräte nehmen neuronale Signale von einem Teil des Gehirns auf, der an einer bestimmten Aktivität beteiligt ist, wie beispielsweise die Neuronen im motorischen Kortex, die feuern, wenn sich eine Person vorstellt, eine Computermaus mit der Hand zu bewegen. Dann interpretieren sie diese Signale und leiten entsprechend eine physische Aktion ein – sagen wir, sie bewegen einen Cursor nach links.



Die Algorithmen von Lakshminarayan Srinivasan sollen die Entwicklung neuer neuronaler Prothesen beschleunigen.

Neuralprothetik verspricht, Menschen mit neurodegenerativen Erkrankungen und Rückenmarksverletzungen zu stärken. Da sie jedoch viele Kombinationen von Hirnregionen und Hardware umfassen können, benötigte jeder neue Prototyp seine eigene Software. Das Entwerfen neuer Algorithmen von Grund auf verlangsamt die Entwicklung, sagt Lakshminarayan Srinivasan, SM ‘03, PhD ‘06, Forschungsstipendiat für Neurochirurgie am Massachusetts General Hospital und Medizinstudent in der Harvard-MIT Division of Health Sciences and Technology. Daher entwickelt Srinivasan allgemeine Algorithmen, die zu einer Software führen könnten, die mit all diesen Geräten kompatibel ist.





Planet wie Erde gefunden

Zu den Technologien zur Erkennung von Gehirnaktivität gehören die funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRI), die Elektroenzephalographie (EEG) und die funktionelle Nahinfrarot-Spektroskopie, die jeweils unterschiedliche Arten von Daten erzeugen. Ausgabegeräte können Fernseher, Computer oder Roboterarme sein, die jeweils unterschiedliche Benutzerbefehle haben.

Die Algorithmen von Srinivasan gelten für jede Kombination von Geräten, da sie auf einer höheren Abstraktionsebene arbeiten. Anstatt nur mit EEG-Eingaben zu arbeiten, die die elektrische Aktivität widerspiegeln, oder MRT-Eingaben, die den Blutfluss im Gehirn anzeigen, behandeln die Algorithmen alle neuronalen Aktivitäten entweder als kontinuierlich oder binär (ein einfacher Ein-/Ausschalter) und übersetzen sie in kontinuierliche oder diskrete Befehle. (Wenn Sie beispielsweise ein Auto fahren, ist das allmähliche Drücken des Gaspedals ein kontinuierlicher Befehl; das Schalten der Gänge ist ein diskreter Befehl.)

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Srinivasan sagt, dass diese Algorithmen den Forschern helfen sollen, neue neuronale Prothesen zu entwickeln und auftretende Probleme schnell zu beheben.



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