Următoarea generație de internet: surf pe creier, interacțiune om-mașină 🧠

AI este în plină expansiune, însă progresele tehnologice sunt limitate, iar aplicațiile bazate pe roboți cu feronerie de interacțiune LLM sunt în plină dezvoltare, dar domeniul AI a intrat într-o fază de inginerie și comercializare la scară largă, iar la nivel teoretic a ajuns într-un moment de stagnare. Activele și inovațiile viitoare vor fi cu siguranță orientate spre interfețele creier-mașină, materiale alternative pentru energie regenerabilă și economia spațială.

Interfața creier-mașină (Brain-Computer Interface, BCI) este o tehnologie care permite interacțiunea directă între creierul uman și computere sau alte dispozitive externe prin înregistrarea și decodificarea activității cerebrale. Obiectivul său principal este de a oferi pacienților cu deficiențe de funcție motorie capacitatea de comunicare și control, extinzându-se, de asemenea, la aplicații pentru populația sănătoasă (cum ar fi controlul jocurilor, monitorizarea atenției etc.).

Componentele de bază ale BCI:

🧠Colectarea semnalului

Invaziv: prin implantarea electrozilor (cum ar fi aranjamentele microelectrodului, ECoG) prin intervenție chirurgicală, calitatea semnalului este ridicată, dar există riscuri de infecție.

Non-invaziv: EEG (electroencefalogramă): înregistrează activitatea electrică prin electrozi pe scalp, costuri reduse, dar rezoluție spațială mai slabă. MEG (magnetoencefalogramă): înregistrează semnalele câmpului magnetic, rezoluție bună, dar echipamente costisitoare. fMRI (imagistica prin rezonanță magnetică funcțională): măsoară indirect activitatea neuronală prin semnale dependente de nivelul de oxigen din sânge (BOLD). fNIRS (spectroscopie în infraroșu apropiat): utilizează semnale de lumină pentru a detecta schimbările de oxigen din sânge, portabil, dar rezoluție temporală scăzută.

🧠Tipuri de semnale Potențiale evocate de eveniment (ERP): cum ar fi P300 (valul pozitiv care apare după 300ms), utilizat pentru sistemele de ortografie. Potențiale evocate senzorial: cum ar fi potențialele evocate vizuale (VEP), potențiale evocate auditive (AEP). Semnale de imaginație motorie (SMR): generate prin imaginarea mișcărilor membrelor, utilizate pentru controlul protezelor sau al cursorului.

🧠Prelucrarea semnalului Extracția caracteristicilor: eliminarea zgomotului și extragerea informațiilor utile, metode comune includ: Modele spațiale comune (CSP): maximizarea diferenței de varianță între două tipuri de semnale (formula este prezentată mai jos). Analiza componentelor independente (ICA): separarea surselor de semnal și eliminarea artefactelor (cum ar fi interferențele cauzate de clipitul ochilor). Transformata Wavelet (WT): extragerea caracteristicilor în domeniul timp-frecvență. Algoritmi de clasificare: maparea caracteristicilor la comenzi de control, metode comune includ: Mașini cu vectori de suport (SVM): separarea diferitelor clase prin hiperplan. Rețele neuronale (NN): cum ar fi perceptronii multilayer (MLP), rețele neuronale convoluționale (CNN). Sisteme de raționare fuzzy (FIS): procesarea semnalelor cu incertitudine.

Direcții de cercetare viitoare

1. Dezvoltarea de dispozitive non-invazive, cu costuri reduse și rezoluție înaltă (cum ar fi EEG cu densitate scăzută);

2. Combinarea algoritmilor de învățare profundă de înaltă performanță (cum ar fi LSTM, Transformer) pentru a îmbunătăți precizia clasificării.

3. Optimizarea algoritmilor de procesare a semnalelor în timp real pentru a reduce întârzierile;

4. Extinderea scenariilor de aplicare (cum ar fi recunoașterea emoțiilor, controlul realității virtuale).