心を込めてツイートしましょう! Synchron 脳コンピューターインターフェースは ALS 患者が自分の考えで携帯電話を閲覧するのを助けます

心を込めてツイートしましょう! Synchron 脳コンピューターインターフェースは ALS 患者が自分の考えで携帯電話を閲覧するのを助けます

こんにちは世界!

プログラマーが初めて新しいプログラミング言語に触れるとき、その言語が世に登場したことを知らせるために、必ずこの魔法の文字列を出力しなければなりません。

ALS 患者が手足を使わず思考だけを使って初めて世界に発信するときの最初の言葉も「Hello World!」です。

ツイートにとっては小さな一歩だが、人類にとっては大きな飛躍だ!

最近、62歳のALS患者のフィリップ・オキーフさんが、自分の考えだけを使ってツイートを送った人類史上初の人物となった。

オキーフ氏は2015年に運動ニューロン疾患と診断された。ホーキング氏と同様に、筋萎縮性側索硬化症(ALS)の患者は手足を動かすことも話すこともできず、自分で考えること以外では他の人間とコミュニケーションをとることができない。

しかし、脳コンピューターインターフェースはオキーフにとって世界とコミュニケーションするための手段となった。

この実験の成功に最も貢献したのは Synchron です。脳信号はテレメトリー装置を介して患者の胸にある小型コンピューターに送信されます。コンピューターは脳信号を分析し、ユーザーがテキスト メッセージを送信したいのか、ショッピングをしたいのかを判断できます。

オキーフ氏はこの技術について初めて聞いたとき、脳コンピューターインターフェースが自分に新しい人生を与えてくれることを知りました。

しかし、思考を送る技術を習得するには、ある程度の練習が必要です。オキーフ氏は、学習プロセスは自転車に乗ることに似ていると考えています。バランスをコントロールする方法を学べば、他のことはすべて自然にできるようになります。

現在、オキーフさんは誰の助けも借りずに、普通の人と同じように電子メールを送信したり、買い物をしたり、インターネットを閲覧したりできる。

オキーフ氏は30分間アカウントを乗っ取り、「Hello World」のほか、キーボードや音声機能は必要なく、考えるだけで情報を投稿できるといったツイートを投稿した。

あなたのツイートが発信されると、画面の向こう側にいる人が ALS を患っていることは誰にもわかりません。

テクノロジーは人類に利益をもたらす

2017 年に設立された Synchron は、脳コンピューターインターフェース (BCI) の研究に重点を置いた、ニューロテクノロジー分野のシリコンバレーのスタートアップ企業です。

シンクロン社の研究者らは、早くも2020年に「ステントロード」と呼ばれる低侵襲性神経インターフェース技術を発表した。これにより、麻痺した患者は脳の意識を通じて、買い​​物やメールの送信など、日常的な活動の一部を完了できるようになる。この研究は、患者の血管を通して埋め込まれた BCI が、体外でワイヤレスの形で神経インパルスの伝達を回復できることを実証した初めての研究です。

当時、2人の患者はテキストを入力して送信することができたが、そのプロセスは公開されていなかった。

Stentrode 製品は、さまざまな病状により麻痺した患者向けに設計されており、患者が自立して使用できるように、患者に優しく信頼性が高いことを目指しています。基礎となる技術は運動神経プロテーゼ(MNP)であり、神経介入技術によって頸静脈から埋め込まれます。

頭蓋骨に穴を開けたり、電極針を脳組織に直接挿入したりするなど、脳コンピューターインターフェースを埋め込む他の方法と比較すると、これらの他の方法は患者に長期的な脳の炎症を引き起こす可能性があります。

この手術にはロボットの支援は必要なく、一般的な血管造影検査室で実施することができ、インプラントは体内に完全に挿入され、余分なワイヤーが体から突き出ることはありません。

ステントロードは約2時間の低侵襲手術を必要とし、同社によれば心臓にステントを入れるのと同じような処置だという。

患者は、植え込み後すぐに自宅でステントロードを使い始めることができ、思考によって外部デバイスをワイヤレスで制御できるようになります。 Stentrode は、テキスト メッセージや電子メールの送信、オンライン ショッピング、遠隔医療の受信などの日常的なタスクの実行をサポートすることで、患者のコミュニケーションを改善し、自立性を高めるように設計されています。

2020年4月、オキーフ氏はシンクロンの脳コンピューターインターフェースの埋め込みを開始した。このインターフェースでは、脳の活動が脳の血管内のセンサーによって収集され、胸部のデバイスを通じてコン​​ピューターに送信される。

装置を埋め込んだ後は、左足首をタップするとマウスのクリックが呼び出され、視線追跡によってカーソルが移動します。

装置が埋め込まれたとき、オキーフさんの運動能力はほぼ完全に失われましたが、マウスを動かしたりゆっくりと入力したりするために手をコントロールすることはできました。

しかし、遅かれ早かれ、ALS 患者は、タイピング、マウスの使用、会話ができなくなるまで進行し、時間の経過とともに脳コンピューターインターフェースへの依存度が増すことになります。

完全に動けない患者の場合、視線追跡や車椅子にボタンを設置するだけでなく、デバイスが脳と直接やり取りする必要があります。

シンクロン社のCEOで医師でもあるトーマス・オクスリー氏は、「彼らの当面の目標は運動皮質に作用することであり、最終的には脳全体のデータ伝送を実現することを望んでいます。彼らの技術は、BCIの商業化を制限する多くの課題を解決し、研究結果を研究室の外に広げることを可能にします」と語った。

人間の脳の謎を解明

今年7月28日、シンクロンは、米国食品医薬品局(FDA)が同社の埋め込み型BCI製品「Stentrode」の治験用医療機器免除(IDE)申請を承認したと発表しました。

IDE アプリケーションにより、開発中の医療機器は、商業化が予定されている機器製品に対する米国の関連部門によるさまざまな規制から免除され、メーカーは臨床試験を通じて製品の安全性と有効性に関する検証情報をより簡単に収集できるようになります。

シンクロンは、マスク氏のニューラリンクなどの脳コンピューターインターフェースの競合製品よりも早くFDAの承認を受けた。これらのライバルの米国企業が BCI 製品を商品化するには、まず自社のデバイスが有効かつ安全であることを実証する必要がある。

そして、他社の製品も弱いわけではない。今年4月には、マスク氏の猿が彼の心でゲームをすることができた。

この9歳のアカゲザルは、Pagerと名付けられています。頭にはN1 Linkと呼ばれる2つのデバイスが埋め込まれています。スタッフはバナナシェイクを使って、Pagerをゲームに誘い出しました。スクリーンの下の金属ストローはシェイクに接続されており、Pagerはスクリーンを見つめているときだけシェイクを吸うことができます。これにより、Pagerはスクリーンに集中し、食べながら「仕事」することができます。

同時に、スタッフはポケベルニューロンの放電も記録し、どのニューロンが放電しているかを記録することで手の動きを予測しています。

ペイジャーがゲームに熟達した後、スタッフはジョイスティックを取り除き、ペイジャーはジョイスティックの動かし方を頭の中で想像するだけでよくなり、「完全に頭に頼って」卓球のゲームをプレイするようになった。

人間への試験がいつ行われるかについては、マスク氏は当時「今年後半」に実施できればと期待していると述べていたが、すでに2022年になっており、マスク氏はついに約束を破ったようだ。

しかし、投資家が脳コンピューターインターフェース技術にますます興味を持つようになっていることは間違いありません。

米調査会社ピッチブックのデータによると、米国の脳コンピューターインターフェースの新興企業は今年7月までに1億3300万ドル(約8億5900万人民元)を調達しており、これは昨年の年間総額を上回る額だ。資金調達額も2017年以降で最大となった。

この機能に対する潜在的な需要は約数百万人に上り、市場機会は約 200 億米ドル (約 1,292 億人民元) に相当するため、Synchron は 3 ~ 5 年以内に市場に投入することを目指しています。

BCI技術は、医療分野に加えて、現代のスマートライフ、教育・娯楽、インテリジェントな国防建設においても重要な役割を果たすことができます。

<<:  Googleなどが「AIタスクの難しさ」を明らかに:ImageNetなどの限界のあるベンチマークは「世界全体」を表現できない博物館のようなもの

>>:  LeCunの新作、カード1枚でトレーニングできる!分散正規化、スパースエンコーダがクラッシュしなくなりました

ブログ    

推薦する

このアルゴリズムチームは 2020 年に何をしましたか?

[[383980]]冒頭に書いた私自身、毎年まとめを書く習慣があります。2020年は、私の職務が垂...

ガートナーの予測: データレイクの90%は役に立たなくなる

ガートナーは以前、2018 年までにデータ レイクの 90% が生データで満たされ、そのテクノロジを...

...

...

ポピュラーサイエンス記事: GPT の背後にあるトランスフォーマー モデル

前回の記事「AIビッグモデルの解釈、トークンの理解から始める」では、最も基本的な概念である「トークン...

人工知能はデータを「食べる」

機械学習 (ML) プロジェクトに取り組んだことがある人なら、機械学習ではアルゴリズムをトレーニング...

目に見える機械学習: ニューラルネットワークをゼロから理解する

機械学習に関する古いジョークがあります。機械学習は高校のセックスのようなものです。誰もがやっていると...

勾配降下法から準ニュートン法まで: ニューラル ネットワークをトレーニングするための 5 つの学習アルゴリズム

ニューラル ネットワークでは、システムの学習プロセスは一般にトレーニング アルゴリズムによって支配さ...

スタートアップがAIを活用している3つの分野

[[311593]] [51CTO.com クイック翻訳] 人工知能は最新の開発トレンドであり、その...

...

コグニティブコンピューティングによる運用・保守は効果的でしょうか?

[51CTO.com からのオリジナル記事] 人工知能は最近とても人気があります。人々の焦点は、A...

ビッグデータと人工知能の分野で初心者から専門家になるためのガイド

私たちは「技術の爆発」と「共有とオープンソース」の時代に生きています。先進技術の更新と反復の速度は、...

Java 開発者のための機械学習の事例

翻訳者 |陳俊レビュー | Chonglou昨年以来、 ChatGPTやBardなどの大規模言語モデ...

OpenAIも996に取り組んでいますか?元従業員が告白:コード貢献度4位、6日間勤務することが多かった

AI 業界の人なら、OpenAI が先進的な技術と高い給与で AI 業界のリーダーであることは知って...