Четан Пандаринах хочет дать людям с парализованными конечностями возможность оперировать предметами с помощью роботизированной руки так же естественно, как с собственной. Чтобы достичь этой цели, он собрал записи активности мозга у людей с параличом.

Его надежда, которую разделяют многие исследователи, состоит в том, что можно установить закономерности электрической активности в нейронах, которые управляют движением руки, чтобы затем эти инструкции можно было подать на протез. По сути, это чтение мысли.

«Оказывается эти сигналы мозга очень сложны для понимания», — говорит инженер в области биомедицины из Института технологий Джорджии в Атланте Пандаринах.

В поисках решения проблемы он обратился к ИИ. Свои записи мозговой активности он использовал для обучения искусственной нейронной сети — компьютерной архитектуры, идея которой заимствована у мозга, и поставил перед ней задачу воспроизведения данных.

Записи производились на небольшой группе нейронов в мозге — около 200 из 10–100 миллионов нейронов управляющих движением рук человека. Чтобы такая небольшая выборка имела смысл, компьютер должен был найти закономерности, которые исследователи называют скрытыми факторами, контролирующими общее поведение регистрируемой активности мозга. Это исследование выявило временную динамику нейронной активности, генерирующей более точный набор инструкций для движения руки, чем предыдущие методы.

«Сейчас мы можем с точностью до миллисекунд сказать, что в данный момент подопытное животное пытается двигаться под этим точным углом, — объясняет Пандаринах, — это именно то, что мы должны знать, чтобы контролировать роботизированную руку».

Его работа является лишь одним из примеров растущего взаимодействия между ИИ и когнитивной наукой.