モンキーはインターネット経由で送信される脳信号を使用してロボットアームを制御します

エリザベスA.トムソン、ニュースオフィス発行日：

2000年12月6日プレスのお問い合わせエレクトロニクス研究所のポスドクであるジェームズ・ビッグス（左）、MITのタッチラボのディレクターであるマンダヤム・スリニバサン教授、および機械工学の大学院生であるジョン・キムは、デューク大学のサルからの信号によって駆動されるロボットアームの動きを観察します。キャプション：エレクトロニクス研究所のポスドクであるジェームズ・ビッグス（左）、MITのタッチラボのディレクターであるマンダヤム・スリニバサン教授、および機械工学の大学院生であるジョン・キムは、デューク大学のサルからの信号によって駆動されるロボットアームの動きを観察します。クレジット：写真/ Donna Coveney ノースカロライナ州のサルは、脳信号を使用して、600マイル離れたMITのタッチラボでロボットアームを遠隔操作しました。この偉業は、Natureの11月16日号で報告された神経記録システムに基づいています。そのシステムでは、動物の脳に埋め込まれた小さな電極が、ロボットアームを制御して食べ物に手を伸ばすときに、脳の信号を検出しました。デューク大学メディカルセンター、MIT、ニューヨーク州立大学（SUNY）ヘルスサイエンスセンターの科学者によると、新しいシステムは、麻痺した患者が義肢の動きを制御できるようにするブレインマシンインターフェースの基礎を形成する可能性があります。。 MITのタッチラボのディレクターであるマンダヤム・スリニバサン氏は、ウォールストリートジャーナルの11月15日の記事で、インターネット実験は「歴史的な瞬間であり、まったく新しい何かの始まりでした」と述べています。この作品はまた、脳が情報をエンコードする方法についての新しい考え方をサポートします。これは、情報をニューロンの大集団に広げ、新しい状況に迅速に適応することによって行われます。 Natureの論文で、科学者たちは2匹のフクロウザルでシステムをテストし、それぞれが人間の髪の毛の直径よりも小さい96個もの電極のアレイをサルの脳に移植した方法を説明しました。彼らが使用した技術により、多数の単一ニューロンを別々に記録し、コンピューターコーディングアルゴリズムを使用してそれらの情報を組み合わせることができます。科学者たちは、運動が制御される運動皮質を含む、脳の皮質の複数の領域に電極を埋め込みました。次に、動物が小さな食べ物に手を伸ばすなどの到達タスクを学習したときに、これらの電極の出力を記録しました。脳信号の分析信号からサルの手の軌道を予測することが可能かどうかを判断するために、科学者はこれらのタスクの多くの繰り返しの間に生成された神経信号データの塊をコンピューターに送り、コンピューターが脳の信号を分析しました。この分析では、科学者は簡単な数学的手法と人工ニューラルネットワークを使用して、サルがさまざまな種類の手の動きをすることを学んだときに、手の軌跡をリアルタイムで予測しました。デューク大学の神経生物学の准教授であるミゲル・ニコレリスは、次のように述べています。「1つは、手の軌道を示す脳信号が、測定したすべての皮質領域に同時に現れることです。この発見は、軌道に関する情報がこれらの各領域の広い領域に実際に分布しているという脳コーディングの理論に重要な意味を持っています。地域ごとに情報が若干異なりますが。「2番目の注目すべき発見は、そのような処理の機能単位が単一のニューロンではないように見えることです」とニコレリス教授は言いました。「私たちのサンプルで最高の単一ニューロン予測子でさえ、ニューロンの集団の分析ほどうまく機能しませんでした。したがって、これは、脳が多くの領域に分散したニューロンの巨大な集団に依存している可能性が非常に高いという考えをさらに支持します。行動をエンコードする動的な方法。」

ネットの上科学者たちは、コンピューター分析が脳信号パターンから手の軌跡を確実に予測できることを実証すると、コンピューターによって処理されたサルからの脳信号を使用して、動物が3次元で動くロボットアームを制御できるようにしました。彼らは、信号が標準のインターネット接続を介して送信できるかどうかをテストし、非公式にタッチラボとして知られているMITの人間と機械の触覚研究所の同様のアームを制御しました。「サルの脳信号を使用してインターネット上の遠隔ロボットを制御するというアイデアを最初に思いついたとき、信号送信の可変遅延が結果にどのように影響するかはわかりませんでした」とスリニバサン博士は述べています。「標準のTCP / IP接続でも、それは美しく機能しました。デュークの猿の脳からの信号によって駆動されていることを知って、私たちの研究室のロボットが動くのを見るのは素晴らしい光景でした。まるで猿のようでした。 600マイルの長さの仮想アームを持っていました。」研究者たちは間もなく、ロボットアームの動きが動物の皮膚への圧力という形で触覚フィードバック信号を生成する実験を開始します。また、動物が腕の動きを観察できるようにすることで、視覚的なフィードバックを提供しています。ニコレリス教授によると、このようなフィードバック研究は、麻痺した人々がこのようなブレインマシンインターフェースを使用して補綴付属肢を制御する能力を向上させる可能性もあります。実際、彼は、脳はそのような人工付属肢に適応するためにフィードバックを使用することに非常に熟練していることを証明できると述べた。体を増強する「このような人工装置の組み込みが機能すれば、仮想空間で私たちの体を想像もしなかった方法で増強することが可能になるでしょう」と、機械工学および電子工学研究所の主任研究員であるスリニバサン博士は述べています。「実際、猿の脳信号によって制御されたロボットは触覚インターフェースです。これは、私たちの研究室の多感覚バーチャルリアリティシステムの一部であるデバイスです。これにより、作成された仮想オブジェクトに触れたり、感じたり、操作したりすることができます。コンピューターのモニターが合成された視覚画像を見ることができ、スピーカーが合成された音を聞くことができるように、コンピュータープログラム。「インターネットを介してロボットアームを制御するために脳信号パターンを使用する実験では、視覚画像、聴覚刺激、感覚テクスチャに関連する力など、サルへのさまざまなタイプのフィードバックを設計することによって腕の機能を拡張した場合オブジェクトを操作する-このような閉ループ制御により、リモートアームが脳内の体の表現に組み込まれる可能性があります」とSrinivasan博士は続けました。「非常に一貫性のある閉ループを確立すると、基本的に、外部デバイスが身体表現の一部であることを脳に伝えます。今、私たちの頭の中での主な質問は、そのような組み込みの限界は何ですか？いわゆる現実世界の物理法則に従わないように仮想オブジェクトをプログラムした場合、それらは脳内でどのように表現されるのでしょうか？」彼は言った。科学者たちは、フィードバックシステムの実験に加えて、1,000電極アレイの達成を目指して、埋め込まれる電極の数を増やすことを計画しています。彼らはまた、脳信号のサンプリングと分析に必要な回路のサイズを大幅に縮小する「ニューロチップ」を開発しています。博士に加えて。ニコレリスとスリニバサン、この論文の他の共著者は、ヨハン・ウェスバーグ、クリストファー・スタンボー、ジェラルド・クラリック、パメラ・ベック、デュークのマーク・ラウバッハでした。機械工学の大学院生のJungKimと、電子工学研究所（MIT）のポスドクのJamesBiggs氏。とSUNYのジョンチャピン。この作業は、国立衛生研究所、国立科学財団、国防高等研究計画局、および海軍研究局によってサポートされています。この記事のバージョンは、2000年12月6日のMIT TechTalkに掲載されました。