29月XNUMX日、ブレイン・マシン・インターフェース（BMI）の分野では、イーロン・マスクのニューラリンクが大きな期待を集めていた。しかし、スイスの新しい小型薄膜チップがニューラリンクを凌駕し、より小型なだけでなく、優れた性能も提供している。

ローザンヌ連邦工科大学（EPFL）の研究者らが開発したチップは、ブレイン・マシン・インターフェース（BMI）分野における画期的な進歩を象徴するものです。BMIは、脳の活動を読み取り、画面上のテキストなど、現実世界の情報に変換できる技術です。 マイクロマシン・ブレイン・インターフェース（MiBMI）と名付けられたこのチップは、合計面積がわずか8平方ミリメートルのXNUMXつの薄いチップで構成されており、非常にコンパクトです。対照的に、イーロン・マスクのニューラリンクデバイスは比較的大きく、約23 x 8ミリメートルの大きさです。

さらにEPFLチップは、極めて低い消費電力、最小限の侵襲性、リアルタイムのデータ処理が可能な完全に統合されたシステムを特徴としています。これは、脳に 64 個の電極を埋め込み、外部デバイス アプリケーションを通じてデータを処理する Neuralink とは対照的です。

EPFL統合神経技術研究所所長のマハサ・ショアラン氏は次のように述べている。「MiBMIにより、複雑な脳活動を高精度かつ低消費電力で読み取り可能なテキストに変換できます。この進歩により、重度の運動障害を持つ人々のコミュニケーション能力を大幅に向上できる実用的な埋め込み型ソリューションの実現に近づきました。」

他の BMI と同様に、MiBMI は脳内の電気活動をモニタリングし、過去の脳モニタリング データに基づいてそれを出力に変換します。MiBMI は、文字を描くことを想像したときに形成される脳信号を読み取り、これらの信号をテキストに変換できます。

IT Homeによると、MiBMIチップはまだ生きた被験者でテストされていない。 しかし、神経活動を実際のテキストに変換する精度は91%を達成している。以前の脳インターフェーステストから収集されたリアルタイムの神経記録をトレーニングに使用します。

研究中、EPFL の科学者たちは、患者が各文字を書くことを想像したときに発動する一連の非常に特殊な神経マーカーを特定しました。これらのマーカーは、固有の「神経コード」(DNC) と呼ばれています。

現在、MiBMI は 31 種類の文字を解読できますが、研究者らは、これはこの種の統合システムとしては新記録であると主張しています。研究者らは、このシステムが最終的には最大 100 種類の文字を解読できるようになると考えています。

研究者らは、このシステムの他の潜在的な用途も模索しており、テキスト処理以外にも応用できる可能性があります。関連研究は、IEEE Solid-State Circuits Magazine の最新号に掲載されています。