なぜマスク氏の新しい「脳コンピューターインターフェース」は大きな進歩なのでしょうか?

昨日のマスク氏の発表を見た後、サイバーパンク映画をたくさん思い出し、一晩中夢を見ました。北京時間の昨日の午後、マスク氏は再び自身の理想に基づいた答案を提出したが、今回のプロジェクトはSFに満ちた脳コンピューターインターフェースだった。この答えは主に、マスク氏が所有する会社、Neuralink によるものです。同社の使命は非常にシンプルです。 「人間とコンピューターを接続する超高帯域幅のブレインマシンインターフェースを開発する」

まずは集中しましょう

では、早速、これが画期的な進歩となる可能性がある主な理由をいくつか見てみましょう。

• まず、Neuralink は脳コンピューターインターフェースの電極数を 30 倍に増やすことに成功し、空間次元の変化も実用的な意義を持っています。

• 第二に、Neuralink は科学実験だけを対象としているのではなく、そのソリューションは大規模に適用できる可能性を秘めています。

• 3 番目で最も重要な点は、Neuralink の現在のソリューションが「進化可能」であることです。

次に、一つずつ詳しく分析してみましょう。

インターフェースパフォーマンスの飛躍的向上

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脳コンピューターインターフェースの最終的な目標は、細胞に基づく脳とトランジスタに基づくコンピューターを接続することであり、そのため、両者の間には重要なインターフェースが存在する必要があります。この役割を果たすのが、微小電極アレイ (MEA) です。これらの微小電極は、神経細胞間の神経電気信号を感知し、ニューロンと電子回路を接続する神経インターフェースとして機能します。 Neuralink は今回、この重要なリンクにも革新をもたらしました。

従来、「マイクロ電極アレイ」は、電極の位置に基づいて、生体内と試験管内に分類され（試験管内は主に生体ではなく組織の研究用）、生体内マイクロ電極アレイは主に「マイクロワイヤ」、「シリコンアレイ」、「フレキシブルアレイ」の 3 種類に分類されます。

Neuralinkが最終的に選択したソリューションは、実際には「シリコンアレイ」+「フレキシブルアレイ」の組み合わせです。外観と電極の配置は「シリコンアレイ」の「ミシガンアレイ」に似ており、すべて直線に沿って一定の距離を置いて分布しています。材料はフレキシブルアレイのポリイミドとプラチナを使用し、製造方法はチップ製造におけるフォトリソグラフィー技術を直接使用します。

最終的に、Neuralink の「マイクロ電極アレイ」は直径が約 30 ～ 40 ミクロンとなり、64 個の電極が 1 つのアレイに配置されます。髪の毛の直径は一般的に約 80 ミクロンなので、最終的に目にする Neuralink のマイクロ電極アレイは「髪の毛」の束のように見えます。

このため、ライブデモンストレーションでは、これらの電極を植え込んだ後の効果が「植毛」のようなものであることが分かります。

しかし、見た目が「髪の毛」だからといって侮ってはいけません。従来のマイクロ電極アレイよりもはるかに小さいですが、電極が直線的に多数配置されているため、実際には高密度の3次元電極ネットワークを構築できます。これは従来の二次元微小電極ネットワークを完全に凌駕し、科学者がより有用な神経電気信号を収集するのに間違いなく役立つでしょう。

最後に、マイクロ電極アレイの全体的なサイズの縮小と統合性の向上は、間違いなく脳コンピューターインターフェースの展開に直接的なメリットをもたらすでしょう。最も重要なことは、脳へのダメージを減らし、電極デバイスの寿命をできるだけ長く延ばすことです。これは、将来人間の脳に埋め込まれる可能性のあるデバイスにとって非常に重要であることは明らかです。

ロボットの絵はかっこよくない

「ミシン」も Neuralink カンファレンスの目玉でした。マイクロ電極を 1 本ずつ針で埋め込む動作は、本当に服を縫うように見えます。

では、上記の微小電極「毛」はどのようにして脳内に送り込まれるのでしょうか?ここで、マイクロ電極のもう 1 つの「微細構造」、つまり上部のプル リングについて触れずにはいられません。脳を刺す針の先端は、まずこのリングを通過し、次にこのリングを通して「毛」全体を脳内に引き込みます。指定された深さに到達した後、針は引き戻され、「毛」は脳内に残ります。 「毛髪」は一度刺すだけでよいので、当然傷は最小限に抑えられます。

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「縫製ロボット」全体は、本質的には、多数の画像キャプチャ装置を備えた高精度の工作機械のようなものです。これによって、複数のステップが一度に完了します。これには、移植前にレーザーを使用して硬膜を切除し、移植のための切開を施すことが含まれます。

ロボットの高精度は、微小電極の埋め込みにも非常に重要です。まず、微小電極自体は非常に薄いため、過度の力がかかると破損する可能性があります。この問題は、機械による埋め込みでは基本的に発生しません。第二に、今後人々の脳に対する理解が深まれば、脳コンピュータインターフェースの配置場所が徐々に明らかになるでしょう。高精度の配置能力により、実際に脳コンピュータインターフェースの有効性をある程度確保することができます。

記者会見で発表された情報によると、このロボットは「毛髪」の移植を10秒で完了できるという。頭蓋切開や頭部インプラントなどの手術自体が比較的大きなリスクを伴うため、このスピードも非常に重要だ。手術が速いほど、リスクは低くなる。

半導体技術は脳コンピューターインターフェースの生命線か？

マイクロメートル（um）単位であるとはいえ、このような複雑な微小電極アレイを製造するには、高度な技術が必要です。

今回Neuralinkが発表した論文では、「マイクロ電極アレイ」を製造するための詳細な手順が公開されました。チップとは大きく異なりますが、確かにフォトリソグラフィー技術を用いてウェハー上に製造されています。これは、Neuralink の「マイクロ電極アレイ」を非常に小さくできる理由でもあります。

しかし、「マイクロ電極アレイ」の最終的な直径が30～40μmであることから判断すると、現在の半導体技術の限界ではないことは明らかです。対応する材料の性能が十分であれば、または新しい材料が登場すれば、「マイクロ電極アレイ」はさらに小さくなる可能性があり、これらの「マイクロ電極アレイ」の埋め込み密度はさらに向上すると予想されます。

左側の黄色い四角の領域はすべてデジタルからアナログへの変換モジュールです。

半導体は脳とコンピューターのインターフェースにおいてもう一つの重要な役割を担っています。それは、チップが脳内のアナログ信号をコンピューターが処理できるバイナリ信号に変換する必要があることです。

何千もの信号源に対応するデジタルからアナログへの変換チップは一般的ではないため、Neuralink は最終的に独自のマッチングチップを開発することを選択しました。記者会見で発表されたASICチップは明らかに特別に設計されたもので、脳信号をデジタル信号に変換する処理ユニットがチップ面積の大部分を占めている。

Neuralinkが発表した情報によると、このようなチップだけで1024個の脳微小電極からの情報を処理するのに十分であり、このようなチップに必要な電力はわずか6.6uWで、No.5バッテリー（1.5V、2000mah）を4か月間使用できるとのこと。

最終結果から判断すると、半導体技術は、微小電極アレイと脳信号プロセッサという 2 つの重要なポイントで非常に重要な役割を果たします。新しいプロセスと製造技術は、微小電極アレイを小型化するだけでなく、脳信号プロセッサをより強力かつ電力効率の高いものにすることにも役立ちます。

継続的な進化が最優先

継続的な進化は、実際には「追いつく」こととして見ることができます。

従来の脳コンピューターインターフェースが開発できなかった主な理由の 1 つは、従来の半導体技術のサイズ単位が、人間の脳のサイズに比べてまだはるかに劣っていることです。たとえば、「ユタ アレイ」は 1991 年に作成され、現在も使用されています。2 mm の辺の長さの正方形のベースに 100 個を超える電極がありますが、この密度は、人間の脳の 860 億個の神経細胞と比較すると、まさに「ほんのわずかな量」です。

それは原始人の石斧でスーパーコンピュータを作ろうとするようなものです。

今回Neuralinkが発表した微小電極アレイにおける2つの電極間の距離はまだ100um以上あるものの、ようやく実際の脳細胞の大きさ（神経細胞は約10～15um）に近づき始めている。つまり、少なくとも「細胞-機械」の神経伝達プロセスにおいては、双方が最終的に同じスケールの測定（主に一方向の通信）の下での「情報交換」の希望を持つことになる。

この進歩により、人類の脳に対する理解が深まる可能性が高く、脳コンピューターインターフェースのさらなる発展が促進されるだけでなく、脳疾患や人工知能などの一連の技術の発展も促進されるだろう。

しかし、これで終わりではありません。最も神秘的なのは神経細胞ではなく、神経細胞がどのように情報を伝達するかです。科学的研究によれば、1 つの神経細胞には、他の神経細胞とつながるシナプスが最大 10,000 個あるそうです。これほど多くのシナプスがどのように機能するかを完全に理解したい場合、Neuralink の脳コンピューター インターフェースではまだこのタスクを実行できないことは明らかです。少なくとも 2 ～ 4 桁の改善によってのみ、この究極のタスクを達成できると期待できます。

しかし、ツールはあくまでもツールです。860 億個の脳細胞と 860 兆個のシナプスに相当する複雑なニューラル ネットワークを探索するには、どれだけの人的資源とリソースが必要になるのでしょうか。発見後、どのように規制し、活用すべきでしょうか？これらはすべて、時間をかけて解決する必要がある問題です。今恐れるのは早すぎます。「シリコンバレーの鉄人」に任せましょう。