Il 29 agosto, nel campo delle interfacce cervello-macchina (BMI), il Neuralink di Elon Musk è stato molto atteso. Tuttavia, un nuovo piccolo chip a film sottile dalla Svizzera ha messo in ombra Neuralink, offrendo non solo dimensioni più ridotte ma anche prestazioni superiori.

Il chip sviluppato dai ricercatori dell'École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) rappresenta una svolta significativa nel campo delle interfacce cervello-macchina (BMI). La BMI è una tecnologia in grado di leggere l'attività cerebrale e convertirla in output reali, come testo su uno schermo. Il chip, denominato Micromachine Brain Interface (MiBMI), è notevolmente compatto, costituito da due sottili chip con una superficie totale di soli 8 millimetri quadratiAl contrario, il dispositivo Neuralink di Elon Musk è relativamente più grande, misurando circa 23 x 8 millimetri.

Inoltre, il chip EPFL è caratterizzato da un consumo energetico estremamente basso, da un'invasività minima e da un sistema completamente integrato in grado di elaborare i dati in tempo realeCiò contrasta con Neuralink, che richiede l'impianto di 64 elettrodi nel cervello ed elabora i dati tramite un'applicazione su dispositivo esterno.

Mahsa Shoaran, responsabile dell'EPFL Integrated Neural Technologies Laboratory, ha affermato: "MiBMI ci consente di convertire l'attività cerebrale complessa in testo leggibile con elevata precisione e basso consumo energetico. Questo progresso ci avvicina a soluzioni pratiche impiantabili che potrebbero migliorare significativamente le capacità comunicative degli individui con gravi disabilità motorie".

Come altri BMI, MiBMI monitora l'attività elettrica nel cervello e la converte in output basati sui dati di monitoraggio del cervello passati. MiBMI può leggere i segnali cerebrali formati quando qualcuno immagina di disegnare lettere e convertire questi segnali in testo.

Secondo IT Home, il chip MiBMI non è ancora stato testato su soggetti vivi, ma ha raggiunto un tasso di accuratezza del 91% nella conversione dell'attività neurale in testo effettivo, utilizzando registrazioni neurali in tempo reale raccolte da precedenti test di interfaccia cerebrale per l'addestramento.

Durante la ricerca, gli scienziati dell'EPFL hanno identificato una serie di marcatori neurali molto specifici che si attivano quando un paziente immagina di scrivere ogni lettera. Questi marcatori sono chiamati "codici neurali" univoci (DNC).

Attualmente, MiBMI può decodificare 31 caratteri diversi, il che, secondo i ricercatori, rappresenta un nuovo record per sistemi integrati di questo tipo. Ritengono che il sistema potrebbe eventualmente decodificare fino a 100 caratteri diversi.

I ricercatori stanno anche esplorando altri potenziali utilizzi del sistema, che potrebbero estendersi oltre l'elaborazione del testo. Studi pertinenti sono stati pubblicati nell'ultimo numero della rivista IEEE Solid-State Circuits Magazine.