「脳コンピューターインターフェースドレス」とはどのようなものでしょうか？ 1024個の独立した電極、機械学習、カスタムチップ

この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Leiphone.com公式サイトにアクセスして許可を申請してください。

サイバーパンク大作と評される『攻殻機動隊』では、全身を“サイボーグ化”した公安9課隊長・草薙素子の姿が忘れがたい。人間の自意識の核心である“ゴースト”と脳内コンピュータインターフェース技術の関係についても、考えさせられる展開となっている。

現実に戻ると、「宇宙のインターネット有名人」イーロン・マスクの積極的な宣伝により、私たちはもはや脳コンピューターインターフェース技術に馴染みのない存在ではなくなりました。

非埋め込み型脳コンピューターインターフェースの場合、頭部に装着した電極が脳信号を検出し、データを収集・分析し、対応するコマンドを発行し、外部デバイスを制御することができます。

では、このようなハードコアな装置は研究室にしか設置できないのでしょうか?いいえ！

オーストリアのリンツにあるヨハネス・ケプラー大学の研究者らは、医療工学会社G.tecおよびファッションデザイナーのアヌーク・ウィップレヒトと共同で、デバイスというよりドレスのような特殊な脳コンピューターインターフェースデバイスを設計した。

この「ドレス」には、Pangolin dress（「センザンコウのドレス」と訳される）という、わかりやすい名前が付けられています。

つい最近、オーストリアのアルスエレクトロニカ・フェスティバルでパンゴリンのドレスが発表されました。芸術、テクノロジー、社会のつながりに常に細心の注意を払ってきたオーストリアのエレクトロニックアートフェスティバルにおいて、このデザインは芸術、エネルギーハーベスティング、機械学習の素晴らしい組み合わせとみなすことができます。

芸術とテクノロジーの素晴らしい組み合わせ

では、芸術作品であると同時に最先端技術でもある「パンゴリンドレス」の何が特別なのでしょうか?

1024個の独立した電極

IEEEによれば、Pangolinドレスには、脳からの電気信号を検出できる合計1,024個の独立したヘッドマウント電極（16個の電極が64グループ）が搭載されている。信号が収集された後、取得されたデータは結合され、分析され、変換されます。

たとえば、装着者が筋肉を積極的に動かそうとすると、この動作によって脳の運動皮質に「局所活動パターン」が引き起こされ、それが検出され認識されます。

G.tec の共同創設者 Christoph Guger 氏は次のように述べています。

1024 個の独立した電極チャネルにより、1 本の指の解像度も実現できます。これは、非埋め込み型の脳コンピューターインターフェースデバイスの電極では通常できないことです。

その理由は、一般に、脳コンピューターインターフェースには 64 個の電極チャネルしかなく、それらを使って運動領域を区別することしかできないためです。たとえば、身体が行った動きが左腕で完了したのか、右腕で完了したのかを区別するだけです。

機械学習が体の動きを認識する

実際、装着者の脳はそれぞれ異なるため、詳細を正確に認識するにはシステムを調整する必要があります。

この目的のために、研究チームは機械学習を使用してさまざまな行動に関連するパターンを識別するシステムを設計しました。

簡単に言えば、このシステムでは装着者が実際に特定の筋肉を動かす必要はなく、動作を実行することを想像するだけで済みます。

この背後にある論理は、脳が行動を想像するほうが実際に行動するよりも時間がかかることが多く、生成される信号はより持続的であるため、機械が学習しやすくなるというものです。

この技術は麻痺患者にも十分適用できると言える。これを踏まえて、クリストフ・グーガー氏は、将来的には、脳コンピューターインターフェースで制御される外骨格装置を設計して、麻痺した人々の役に立つというアイデアさえ思いついた。

神経活動を視覚化する

データが結合され、分析され、変換されると、Pangolin ドレスの色が変わります。つまり、パンゴリンドレスを着用すると、脳の神経活動が身体上で視覚的に表現されることになります。

注目すべきは、センザンコウのドレスは緊張（白）、落ち着き（青）、思索（紫）など、さまざまな色を通して着用者の精神状態を反映することもできるという点です。これはもはや単なるマインドコントロール装置ではなく、思考を反映する装置のようなものだということがわかります。

このデザインの背後には、32 個の Neopixel LED と 32 個のサーボ駆動スケールの配列があります。

シングルチャネルカスタムチップ

注目すべきは、研究者らが各電極に接続されたカスタムチップを設計したことだ。IEEEによれば、これは大きな技術的進歩である。

具体的には、このカスタム チップは、1.6 mm 角のシングル チャネル チップで、アンプ、アナログ - デジタル コンバータ (ADC)、デジタル信号プロセッサを統合し、消費電力は 5 mW 未満です。

このチップは消費電力が低いため、非接触型 RFID チップと同じように近くの基地局から駆動され、ワイヤレスでデータを返すことができます。序文によると：

チップへの電力供給と通信をワイヤレスで行うことで、装着者は従来の有線テスト システムに縛られることがなくなります。この設計により、従来のワイヤレス システムのバッテリーのサイズと重量も削減できます。

カスタムチップを設計しても、チームは単に珍しい製造技術を追求したわけではありません。オーストリア、リンツのヨハネス・ケプラー大学のパンゴリンドレスチームのプロジェクトリーダー、トーマス・ファセス氏は次のように説明する。

私たちの原則は技術コストを管理することであり、チームは 180 ナノメートルの製造技術を使用していますが、高度な回路設計技術を通じてより高いパフォーマンスも実現しています。

パンゴリン ドレスでは、電極とチップの各セットがタイルに取り付けられていることに注目すべきです。下の写真からわかるように、着用者の頭はタイルで完全に覆われており、各タイルはアンテナに接続されています。

「パンゴリン ドレス」は、センザンコウの光沢のあるケラチンの鱗からインスピレーションを得たモジュラー デザインです。剛性要素と布地要素を組み合わせており、剛性要素は選択的レーザー焼結法で作られ、9 つの連結部分は 3D プリントで作られています。

課題は何ですか?

全体的に、Pangolin Dress は超低エネルギー、高解像度、高感度という特徴を備えています。しかし、最終的なデザインを作るのは簡単ではありません。

パンゴリンドレスチームは、次のような課題に直面したと考えられます。

まず、最大の課題の 1 つは、センサー エレクトロニクスの電力予算です。オーストリア、リンツのヨハネス・ケプラー大学集積回路研究所のハラルド・プレトル教授は次のように述べています。

このため、アンプ、ADC、独自の UWB ベースの伝送プロトコルを設計する必要がありました。

第二に、頭の周りのフェードや影の効果に対処することも課題でした。

もう一つの課題は、脳信号の変化がサーボの角度の変化よりもはるかに速いため、チームは変化の頻度を反映することに重点を置いたことです。たとえば、彼らの設計の 1 つは、低周波の脳波が優勢になると、サーボとライトがゆっくりと変化するというものです。

パンゴリンドレスはオーストリアのアルスエレクトロニカフェスティバルで大きな注目を集めました。将来的には、チームは完全にワイヤレスのセンサーを使用するバージョンを設計したいと考えています。一方、センサー技術の商業化に向けた議論も進行中だ。