Le participant, appelé T5, a perdu pratiquement tout mouvement sous le cou à cause d’une lésion de la moelle épinière en 2007. Neuf ans plus tard, Henderson a placé deux puces d’interface cerveau-ordinateur, chacune de la taille d’un bébé aspirine, sur le côté gauche du cerveau de T5. Chaque puce possède 100 électrodes qui captent les signaux des neurones qui se déclenchent dans la partie du cortex moteur – une région de la surface la plus externe du cerveau – qui régit le mouvement de la main.
Ces signaux neuronaux sont envoyés via des fils à un ordinateur, où des algorithmes d’intelligence artificielle décodent les signaux et supposent le mouvement prévu de la main et des doigts du T5. Les algorithmes ont été conçus dans le Neural Prosthetics Translational Lab de Stanford, codirigé par Henderson et Krishna Shenoy, PhD, professeur de génie électrique et professeur d’ingénierie Hong Seh et Vivian WM Lim.
Shenoy et Henderson, qui collaborent sur les BCI depuis 2005, sont les principaux co-auteurs de la nouvelle étude. L’auteur principal est Frank Willett, PhD, chercheur au laboratoire et au Howard Hughes Medical Institute.
«Nous avons appris que le cerveau conserve sa capacité à prescrire des mouvements fins une décennie complète après que le corps a perdu sa capacité à exécuter ces mouvements», a déclaré Willett. «Et nous avons appris que les mouvements intentionnels compliqués impliquant des vitesses changeantes et des trajectoires courbes, comme l’écriture manuscrite, peuvent être interprétés plus facilement et plus rapidement par les algorithmes d’intelligence artificielle que nous utilisons que des mouvements prévus plus simples comme déplacer un curseur en ligne droite. chemin à une vitesse constante. Les lettres alphabétiques sont différentes les unes des autres, elles sont donc plus faciles à distinguer. »
Dans l’étude de 2017, trois participants atteints de paralysie des membres, y compris T5 – tous avec des BCI placés dans le cortex moteur – ont été invités à se concentrer sur l’utilisation d’un bras et d’une main pour déplacer un curseur d’une touche à l’autre sur un écran de clavier d’ordinateur. , puis se concentrer sur le clic sur cette touche.
Un record de vitesse d’écriture mentale
Dans cette étude, T5 a établi ce qui était jusqu’à présent le record absolu: la copie de phrases affichées à environ 40 caractères par minute. Une autre participante à l’étude a pu écrire de manière improvisée, en sélectionnant les mots qu’elle voulait, à 24,4 caractères par minute.
Si le paradigme sous-jacent à l’étude de 2017 était analogue au typage, le modèle du nouveau Nature l’étude est analogue à l’écriture manuscrite. T5 s’est concentré sur essayer d’écrire des lettres individuelles de l’alphabet sur un bloc juridique imaginaire avec un stylo imaginaire, malgré son incapacité à bouger son bras ou sa main. Il a répété chaque lettre 10 fois, permettant au logiciel «d’apprendre» à reconnaître les signaux neuronaux associés à ses efforts pour écrire cette lettre particulière.
Lors de sessions ultérieures, T5 a reçu pour instruction de copier des phrases auxquelles les algorithmes n’avaient jamais été exposés. Il a finalement pu générer 90 caractères, soit environ 18 mots, par minute. Plus tard, invité à donner ses réponses à des questions ouvertes, ce qui a nécessité quelques pauses de réflexion, il a généré 73,8 caractères (près de 15 mots, en moyenne) par minute, triplant le précédent record de composition libre établi dans l’étude de 2017.
Le taux d’erreur de copie de phrases de T5 était d’environ une erreur tous les 18 ou 19 caractères tentés. Son taux d’erreur de composition libre était d’environ un caractère sur 11 ou 12. Lorsque les chercheurs ont utilisé une fonction de correction automatique après coup – similaire à celles intégrées dans nos claviers de smartphone – pour nettoyer les choses, ces taux d’erreur étaient nettement inférieurs: inférieurs à 1% pour la copie et un peu plus de 2% pour le style libre.
Ces taux d’erreur sont assez faibles par rapport à d’autres BCI, a déclaré Shenoy, qui est également un enquêteur de l’Institut médical Howard Hughes.
«Alors que l’écriture manuscrite peut approcher 20 mots par minute, nous avons tendance à parler environ 125 mots par minute, et c’est une autre direction passionnante qui complète l’écriture manuscrite. S’ils sont combinés, ces systèmes pourraient ensemble offrir encore plus d’options aux patients pour communiquer efficacement », a déclaré Shenoy.
Le BCI utilisé dans l’étude est limité par la loi à un usage expérimental et n’est pas encore approuvé pour un usage commercial.
La source: Université de Stanford
