Działanie nieinwazyjnego interfejsu mózg-komputer (BCI, ang. Brain-Computer Interface) opiera się na sczytywaniu aktywności elektrycznej poszczególnych obszarów mózgu przez czujniki elektroencefalograficzne i wykorzystanie ich do sterowania urządzeniem zewnętrznym, np. ramieniem robota czy programem komputerowym. Metoda ta jest szansą dla osób sparaliżowanych na odzyskanie kontroli nad otoczeniem. Pierwsze tego rodzaju interfejsy wykorzystywały rozwiązania zaczerpnięte z technologii neurofeedbacku, które wymagają od użytkownika dostosowania aktywności mózgu, aby wywołać konkretną odpowiedź urządzenia. Opanowanie tej umiejętności wymaga długotrwałego treningu i zajmuje zwykle dużo czasu.
Nowszym rozwiązaniem są interfejsy współadaptacyjne, które łączą zdolność użytkownika do uczenia się z podobną zdolnością programu komputerowego. Użytkownik wciąż zmuszony jest do generowania swoistych, wyraźnych sygnałów, ale zastosowane techniki uczenia maszynowego pozwalają na rozpoznawanie indywidualnych wzorców aktywności mózgu i na tej podstawie umożliwiają modelowanie samego systemu. Pozwala to na znacznie lepsze dopasowanie interfejsu do konkretnego użytkownika oraz do skrócenia czasu potrzebnego na nauczenie się posługiwania aplikacją.
Naukowcy z Politechniki Federalnej w Lozannie przeprowadzili badania służące ocenia skuteczności współadaptcyjnych BCI. Wzięli w nich udział dwaj mężczyźni z tetraplegią będącą wynikiem uszkodzenia rdzenia kręgowego. Wystartowali oni następnie w Cybathlonie w 2016 roku, w wirtualnych wyścigach “Brain Runners”. Konkurencja ta polega na sterowaniu awatarem za pomocą BCI: odpowiednio wydane polecenia przyspieszają jego ruch w kierunku linii mety, natomiast błędne powodują jego spowolnienie.
“W przeciwieństwie do popularnego trendu koncentrującego się na aspektach uczenia maszynowego podczas treningu BCI, kompleksowa metodologia wzajemnego uczenia się może zdecydowanie ułatwić przyswajanie zdolności do kontrolowania BCI” – mówią autorzy badania.
Dane EEG zgromadzone podczas treningu pozwoliły stwierdzić, że wzorce fal mózgowych związanych ze specyficznymi rytmami czuciowo-ruchowymi (SMR, ang. sensorimotor rhythm) niezbędnymi do kontrolowania awatara z czasem stawały się coraz silniejsze, co wskazywało na skuteczność szkolenia. Dodatkowo sami ochotnicy zgłaszali, iż kierowanie programem komputerowym stawało się dla nich coraz bardziej “automatyczne” i wymagało coraz mniej wysiłku. Nie bez znaczenia była też rzadka rekalibracja urządzenia – pozwoliła ona wydłużyć czas na naukę SMR, które umożliwiały najbardziej efektywne kontrolowanie awatara. Autorzy zwracają także uwagę na to, że do szybszego przyswojenia przez ochotników umiejętności posługiwania się BCI mógł przyczynić się fakt, iż przygotowywali się oni do udziału w Cybathlonie.
Wyniki badania obciążone są pewnymi ograniczeniami. Pierwszym z nich jest fakt, że brało w nim udział jedynie dwóch ochotników. Neuroobrazowanie zostało ograniczone jedynie do 16 kanałów EEG, zgodnie z wymaganiami Cybathlonu. Niemniej jednak wydaje się, że współadaptacyjny BCI jest dobrym rozwiązaniem, szczególnie jeśli weźmie się pod uwagę, iż obaj uczestnicy badania zajęli najlepsze miejsca w klasyfikacji generalnej zawodów: jeden z nich zdobył złoty medal, drugi zaś ustanowił rekord turnieju.
