Internet de prochaine génération : surf cerveau-machine, chaînes homme-machine 🧠
L'IA est actuellement en plein essor, cependant, il n'y a pas beaucoup de percées sur le plan technologique, avec des applications florissantes, en tête desquelles se trouvent les robots de fenêtres d'interaction LLM. Cependant, le domaine de l'IA est entré dans une phase d'ingénierie et d'expansion commerciale à grande échelle, et au niveau théorique, il a atteint un plateau de stagnation. Les futurs actifs et points chauds d'innovation se dirigeront inévitablement vers les interfaces cerveau-machine, les matériaux de substitution d'énergie renouvelable et l'économie spatiale.
L'interface cerveau-machine (Brain-Computer Interface, BCI) est une technologie qui permet une interaction directe entre le cerveau humain et un ordinateur ou d'autres dispositifs externes en enregistrant et en décodant l'activité cérébrale. Son objectif principal est de fournir des capacités de communication et de contrôle aux patients ayant des troubles moteurs, tout en s'étendant également aux applications pour les populations en bonne santé (comme le contrôle de jeux, la surveillance de l'attention, etc.).
Les composants clés de la BCI :
🧠 Collecte de signaux
Invasif : implantation d'électrodes par chirurgie (comme les réseaux de microélectrodes, ECoG), qualité du signal élevée mais risque d'infection.
Non invasif : EEG (électroencéphalogramme) : enregistrement de l'activité électrique par des électrodes sur le cuir chevelu, coût faible mais résolution spatiale médiocre. MEG (magnetoencéphalographie) : enregistrement des signaux magnétiques, haute résolution mais équipement coûteux. fMRI (imagerie par résonance magnétique fonctionnelle) : mesure indirecte de l'activité neuronale par des signaux dépendants du niveau d'oxygène dans le sang (BOLD). fNIRS (spectroscopie proche infrarouge) : détection des variations d'oxygène sanguin à l'aide de signaux lumineux, portable mais faible résolution temporelle.
🧠 Types de signaux
Potentiels évoqués liés à des événements (ERP) : comme le P300 (onde positive apparaissant après 300 ms), utilisé pour les systèmes d'orthographe. Potentiels évoqués par stimulation : comme les potentiels évoqués visuels (VEP), les potentiels évoqués auditifs (AEP). Signaux d'imagination motrice (SMR) : générés par l'imagination de mouvements corporels, utilisés pour contrôler des prothèses ou un curseur.
🧠 Traitement des signaux
Extraction de caractéristiques : élimination du bruit et extraction d'informations utiles, les méthodes courantes comprennent : Modèle commun spatial (CSP) : maximisation de la différence de variance entre deux types de signaux (formule ci-dessous). Analyse en composantes indépendantes (ICA) : séparation des sources de signaux, élimination des artefacts (comme les interférences de clignement des yeux). Transformée en ondelettes (WT) : extraction des caractéristiques temps-fréquence. Algorithmes de classification : cartographie des caractéristiques sur des commandes de contrôle, les méthodes courantes comprennent : Machines à vecteurs de support (SVM) : séparation des différentes catégories par un hyperplan. Réseaux neuronaux (NN) : comme le perceptron multicouche (MLP), les réseaux neuronaux convolutionnels (CNN). Système de raisonnement flou (FIS) : traitement des signaux incertains.
Directions de recherche futures
1. Développer des dispositifs non invasifs à faible coût et haute résolution (comme l'EEG à faible densité) ;
2. Combiner des algorithmes d'apprentissage profond haute performance (comme LSTM, Transformer) pour améliorer la précision de classification.
3. Optimiser les algorithmes de traitement des signaux en temps réel pour réduire la latence ;
4. Étendre les scénarios d'application (comme la reconnaissance des émotions, le contrôle de la réalité virtuelle).