Le 29 août dernier, dans le domaine des interfaces cerveau-machine (BMI), le Neuralink d'Elon Musk était très attendu. Cependant, une nouvelle petite puce à couche mince venue de Suisse a éclipsé Neuralink, offrant non seulement une taille plus petite mais aussi des performances supérieures.

La puce développée par des chercheurs de l'École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) représente une avancée majeure dans le domaine des interfaces cerveau-machine (ICM). L'ICM est une technologie capable d'analyser l'activité cérébrale et de la convertir en données réelles, comme du texte sur un écran. La puce, baptisée Micromachine Brain Interface (MiBMI), est particulièrement compacte, composée de deux puces minces d'une surface totale de seulement 8 millimètres carrés.En revanche, l’appareil Neuralink d’Elon Musk est relativement plus grand, mesurant environ 23 x 8 millimètres.

De plus,, la puce EPFL présente une consommation d'énergie extrêmement faible, une invasion minimale et un système entièrement intégré capable de traiter les données en temps réel. Cela contraste avec Neuralink, qui nécessite l'implantation de 64 électrodes dans le cerveau et traite les données via une application externe.

Mahsa Shoaran, directrice du Laboratoire de technologies neuronales intégrées de l’EPFL, a déclaré : « MiBMI nous permet de convertir une activité cérébrale complexe en texte lisible avec une grande précision et une faible consommation d’énergie. Cette avancée nous rapproche de solutions implantables pratiques qui pourraient améliorer considérablement les capacités de communication des personnes souffrant de troubles moteurs graves. »

Comme d’autres IMC, le MiBMI surveille l’activité électrique du cerveau et la convertit en sorties en fonction des données de surveillance cérébrale antérieures. Le MiBMI peut lire les signaux cérébraux formés lorsque quelqu’un imagine dessiner des lettres et convertir ces signaux en texte.

Selon IT Home, la puce MiBMI n'a pas encore été testée sur des sujets réels, mais il a atteint un taux de précision de 91 % dans la conversion de l'activité neuronale en texte réel, en utilisant des enregistrements neuronaux en temps réel collectés à partir de tests d'interface cérébrale antérieurs pour la formation.

Au cours de cette étude, les scientifiques de l’EPFL ont identifié une série de marqueurs neuronaux très spécifiques qui se déclenchent lorsqu’un patient imagine écrire chaque lettre. Ces marqueurs sont appelés « codes neuronaux » uniques (DNC).

Actuellement, MiBMI est capable de décoder 31 caractères différents, ce qui, selon les chercheurs, constitue un nouveau record pour les systèmes intégrés de ce type. Ils pensent que le système pourrait à terme décoder jusqu'à 100 caractères différents.

Les chercheurs étudient également d’autres utilisations potentielles du système, qui pourraient aller au-delà du traitement de texte. Des études pertinentes ont été publiées dans le dernier numéro du magazine IEEE Solid-State Circuits.