Op 29 augustus werd op het gebied van brain-machine interfaces (BMI) met spanning uitgekeken naar Elon Musks Neuralink. Een nieuwe kleine, dunnefilmchip uit Zwitserland heeft Neuralink echter overschaduwd, en biedt niet alleen een kleiner formaat, maar ook superieure prestaties.

De chip, ontwikkeld door onderzoekers van de École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), vertegenwoordigt een belangrijke doorbraak op het gebied van brain-machine interfaces (BMI). BMI is een technologie die hersenactiviteit kan uitlezen en omzetten in echte gegevens, zoals tekst op een scherm. De chip, genaamd Micromachine Brain Interface (MiBMI), is opvallend compact en bestaat uit twee dunne chips met een totale oppervlakte van slechts 8 vierkante millimeter.Het Neuralink-apparaat van Elon Musk is daarentegen relatief groter en meet ongeveer 23 x 8 millimeter.

DaarnaastDe EPFL-chip heeft een extreem laag stroomverbruik, minimale invasiviteit en een volledig geïntegreerd systeem dat in staat is tot realtime gegevensverwerkingDit staat in contrast met Neuralink, waarbij 64 elektroden in de hersenen moeten worden geïmplanteerd en gegevens via een externe apparaattoepassing worden verwerkt.

Mahsa Shoaran, hoofd van het EPFL Integrated Neural Technologies Laboratory, zei: "MiBMI stelt ons in staat om complexe hersenactiviteit om te zetten in leesbare tekst met hoge precisie en laag stroomverbruik. Deze vooruitgang brengt ons dichter bij praktische implanteerbare oplossingen die de communicatievaardigheden van personen met ernstige motorische beperkingen aanzienlijk kunnen verbeteren."

Net als andere BMI's monitort MiBMI de elektrische activiteit in de hersenen en zet deze om in outputs op basis van eerdere hersenmonitoringgegevens. MiBMI kan de hersensignalen lezen die worden gevormd wanneer iemand zich voorstelt letters te tekenen en deze signalen omzetten in tekst.

Volgens IT Home is de MiBMI-chip nog niet getest op levende proefpersonen, maar het heeft een nauwkeurigheidspercentage van 91% bereikt bij het omzetten van neurale activiteit in daadwerkelijke tekst, waarbij gebruik werd gemaakt van realtime neurale opnames die waren verzameld tijdens eerdere herseninterfacetests voor training.

Tijdens het onderzoek identificeerden EPFL-wetenschappers een reeks zeer specifieke neurale markers die worden geactiveerd wanneer een patiënt zich voorstelt elke letter te schrijven. Deze markers worden unieke "neurale codes" (DNC) genoemd.

Momenteel kan MiBMI 31 verschillende karakters decoderen, wat volgens onderzoekers een nieuw record is voor dit soort geïntegreerde systemen. Ze denken dat het systeem uiteindelijk tot wel 100 verschillende karakters kan decoderen.

Onderzoekers onderzoeken ook andere mogelijke toepassingen voor het systeem, die verder kunnen gaan dan tekstverwerking. Relevante studies zijn gepubliceerd in de laatste uitgave van het IEEE Solid-State Circuits Magazine.