Про контролери можна буде забути: вчені дозволили людям грати у відеоігри силою думки

Дослідники з Єльського університету розробили новий інтерфейс мозок-комп’ютер, який дозволяє грати у відеогри силою думки.

Читайте также: Як вибрати складську техніку для нового логістичного центру

За допомогою функціональної МРТ в режимі реального часу науковці продемонстрували, що користувачі можуть керувати комп’ютером виключно через активність мозку. Дослідники з’ясували, що активність мозку слідує встановленим нейронним шляхам.

Навчання з використання інтерфейсу мозок-комп’ютер стає значно простішим, коли система взаємодіє з цими нейронними шляхами, а не діє проти них. Коли інтерфейс мозок-комп’ютер відповідає природній організації мозку, користувачі швидше засвоюють керування, а активність їхнього мозку швидше адаптується до процесу навчання. Системи, які не відповідають цій структурі, демонструють незначні результати, або не демонструють покращень взагалі.

Хоча над більшістю систем з інтерфейсом мозок-комп’ютер працювали роками, багато з них демонстрували обмежені результати. Ранні системи на основі фМРТ, які покладались на зворотний нейрозв’язок в режимі реального часу з допомогою сканування, що відстежує мінливі патерни мозкової активності, часто вимагали до 10 тривалих тренувань. Навіть після цього покращення були відносно незначними. Близько третини учасників не опановували систему, хоч скільки б не тренувались.

На думку Еріки Буш та її колег, проблема полягала у проєктуванні цих систем. Часто інтерфейси мозок-комп’ютер вимагали від мозку засвоєння патернів, які не відповідали його природній організації. Дослідники припустили, що досконаліші інструменти, здатні адаптувати зворотний нейрозв’язок до базової структури кожного мозку, могли б значно покращити швидкість навчання та його ефективність.

Щоб перевірити цю ідею дослідники залучили здорових молодих учасників для проходження чотирьох сеансів фМРТ. Під час першого сеансу вони грали у відеогру, в якій керували персонажем на віртуальній арені за допомогою джойстика, а дослідники у цей час записували активність їхнього мозку.

Дослідники зосередились на областях мозку, які беруть участь в навігації та просторовому переміщенні. Потім вони застосували алгоритм, розроблений за результатами попередніх досліджень під назвою T-PHATE. Це математичний метод, який визначає природну структуру мозкової активності людини, відому як “нейронне різноманіття”.

Читайте также: Netflix показав тизер “Східного палацу” — темного фентезі про мисливця за духами у проклятому

Використовуючи нейромережу кожного учасника дослідники створили три різні системи керування грою на базі інтерфейсу мозок-комп’ютер. Одна з систем слідувала найсильнішим та природним патернам мозкової активності, які називаються “інтуїтивним відображенням”. Інша спиралась на менш домінантні, однак природні патерни активності, відомі як “збурення всередині різноманіття”. Третя вимагала патернів активності, які мозок не генерує природним чином, які називаються “збурення поза різноманітністю”.

Після цього дослідники створили замкнену систему, яка аналізувала новий знімок кожні 2 секунди та миттєво перетворювала цю інформацію у команди руху для персонажа в грі. Протягом наступних трьох сеансів учасники пробували керувати аватаром силою думки й кожен з сеансів був присвячений трьом різним системам керування.

Результати продемонстрували, що учасники навчились керувати персонажем менш як за годину, коли інтерфейс мозок-комп’ютер слідував природній нейромережі мозку, а в деяких випадках — навіть швидше. Водночас учасники не змогли за цей самий час опанувати відповідність, яка виходила за межі природних нейронних патернів.

В процесі навчання мозкова активність учасників реорганізовувалась для кращої відповідності вимогам інтерфейсу мозок-комп’ютер. В певних умовах міру цієї реорганізації підказувала ефективність. Зміни також поширювались за межі цільових областей мозку, що вказує на здатність подібного навчання впливати на ширші нейромережі.

На думку дослідників, отримані результати можуть пояснити, чому одні навички засвоюються легше за інші. Успіх може залежати не тільки від зусиль або здатностей, а й від того, наскільки добре завдання відповідає дійсній нейроструктурі мозку.

Отримані результати можуть бути використані для вдосконалення методів лікування депресії та тривоги, а також створення досконаліших інтерфейсів мозок-комп’ютер для людей з обмеженими можливостями, а також допомогти у створенні нових пристроїв для керування відеоіграми.

Результати дослідження опубліковані в журналі Nature Neuroscience

Читайте также: Бережись MacBook Neo: Intel Wildcat Lake майже зрівнявся з Apple A18 Pro у бенчмарках

Джерело: SciTechDaily