Wayne Gillam, Vaşinqton Universiteti – Elektrik və Kompüter Mühəndisliyi Bölümü tərəfindən

Andrew Zinin tərəfindən redaktə edilib

 Redaktorların qeydləri

 GIST

Tercih edilən mənbə kimi əlavə edin

Təcrübə iştirakçısı, sinir interfeysinin köməyi ilə ön qol əzələlərinin yığılmasından istifadə edərək kursoru (mavi nöqtə) ekrandakı hədəfə (qırmızı nöqtə) doğru hərəkət etdirir. Müəllif: Maneeşika Madduri

Üfüqdə həyəcanverici bir gələcək var – düşüncələrinizin hər gün istifadə etdiyiniz elektron cihazları birbaşa idarə edə biləcəyi bir gələcək. Bir çox cəhətdən, bu gələcək artıq buradadır və neyron interfeysləri – bədənin sinir sistemi ilə məlumat mübadiləsi aparmaq üçün hazırlanmış cihazlar tərəfindən təmin edilir. İstehlakçı geyilə bilən cihazlardan klinik cihazlara qədər neyron interfeysləri ilə idarə olunan elektronika bazara və tibbi praktikaya yol açır. Bu texnologiyalar insan imkanlarını dərin şəkildə artırmaq və hətta bərpa etmək potensialını nümayiş etdirir.

Məsələn, Muse və Neurosity Crown kimi elektroensefaloqram (EEG) baş bantları insanların zehni diqqətini yaxşılaşdırmasına kömək etmək üçün istifadə olunur. Meta Neural Bant və Apple Watch üçün Mudra Bant kimi elektromioqrafiya (EMG) bilək bantları incə barmaq hərəkətləri vasitəsilə elektron cihazları əlsiz idarə etməyə imkan verə bilər. Synchron Stenrode və Neuralink-in Telepathy çipi kimi implantasiya edilə bilən neyron interfeysləri isə iflic xəstələrə kompüterləri, rəqəmsal cihazları və robot əzalarını idarə etmək üçün neyron impulslarından istifadə etməyə imkan verir.

Lakin bu əlamətdar irəliləyişlərə baxmayaraq, bu texnologiyaların optimallaşdırılması və çox sayda insan üçün faydalı edilməsi üçün hələ çox iş görülməlidir. Ən əhəmiyyətli maneələrdən biri neyron interfeyslərinin hər bir fərdi istifadəçi üçün müəyyən dərəcədə fərdiləşdirilməsinin vacibliyidir – çünki heç bir iki beyin və ya bədən tam eyni deyil.

Hər bir istifadəçinin unikal beyni üçün neyron interfeysinin idarə olunmasını fərdiləşdirmək istənilən nəticələrin və etibarlı performansın təmin edilməsi üçün faydalıdır. İnsan sinir sistemlərinin geniş müxtəlifliyini və bu texnologiyanın real dünyada tətbiqi üçün tələb olunan miqyası nəzərə aldıqda, bu çətinliyin alimlər və mühəndislər üçün nə qədər çətin ola biləcəyi aydın olur.Tədqiqat qrupunun təcrübəsində iştirakçı qolunun ön hissəsinə lentlə bərkidilmiş EMG elektrodlarından ibarət zolaq taxır. Elektrodlar əzələ fəaliyyətini qeyd edir və bu məlumatı məlumat prosessoruna və adaptiv, alqoritmik dekoderə göndərir. Dekoderin çıxışı kursorun sürətini müəyyən edir və sonra ekranda kursorun mövqeyini göstərmək üçün sistemə inteqrasiya olunur. Birlikdə EMG elektrod zolağı, məlumat prosessoru və alqoritmik dekoder neyron interfeysini təşkil edir. Müəllif: Maneeshika Madduri

Bu çətinliyi həll etməyə kömək etmək üçün UW ECE professorları Amy Orsborn və Sam Burden fərdi istifadəçilərdən öyrənə və onlara uyğunlaşa bilən neyron interfeysləri inkişaf etdirən mühəndislər üçün güclü bir təməl qurmaq üçün birlikdə çalışırlar.

Orsborn, Burden və onların tədqiqat qrupu, Nature Machine Intelligence jurnalında dərc olunmuş bu yaxınlarda dərc olunmuş məqalədə, əsasən oyun nəzəriyyəsinə, rasional qərar qəbul edənlər arasında strateji qarşılıqlı əlaqələrin riyazi öyrənilməsinə əsaslanan neyron interfeys dizaynı üçün yeni hesablama çərçivəsini təsvir edirlər. Bu şəraitdə “qərar qəbul edənlər” insan istifadəçisi və neyron interfeysinin özündə yerləşdirilmiş adaptiv alqoritmlərdir. Və “oyun” rəqabətlə bağlı deyil – əməkdaşlıqla bağlıdır. Həm insan istifadəçisi, həm də neyron interfeysi zamanla performansı artırmaq üçün bir-birindən öyrənərək strategiyalarını daim tənzimləyirlər.

Orsborn dedi: “Bu tədqiqat, bəlkə də, oyun nəzəriyyəsini və daha az dərəcədə idarəetmə nəzəriyyəsini neyron mühəndisliyinə gətirən ilk tədqiqatdır. Bu, bu cür hesablama və riyazi çərçivələrdən bu mühit üçün istifadə etməyə çalışan çox kiçik bir tədqiqat alt qrupundan biridir.”

Orsborn neyron mühəndisliyi sahəsində tanınmış bir liderdir və insan sensorimotor qabiliyyətlərinin bərpası və reabilitasiyası üçün terapevtik neyron interfeysləri inkişaf etdirmək üçün mühəndislik və nevrologiyanın kəsişməsində çalışır. O, UW ECE və UW Biomühəndislik kafedrasında Cherng Jia və Elizabeth Yun Hwang professoru, eləcə də UW-də Neyrotexnologiya Mərkəzinin müəllim heyətinin üzvüdür. O, həmçinin Meta Reality Labs şirkətinin elmi məsləhətçisi kimi də fəaliyyət göstərir.Tədqiqat qrupu tərəfindən istifadə edilən EMG elektrod zolağının görünüşü. Müəllif: Maneeshika Madduri

Burden, robototexnika, neyron mühəndisliyi və insan-süni intellekt qarşılıqlı təsirindəki tətbiqlərə diqqət yetirərək, insan sensorimotor idarəetmə prinsiplərini kəşf edən və formallaşdıran işləri ilə tanınan UW ECE dosentidir.

Burden dedi: “Əsas ideyamız oyun nəzəriyyəsinin istifadəçi ilə neyron interfeysi arasındakı qarşılıqlı təsirlərin nəticəsinin necə olacağına dair proqnozlar almaq və sonra bu nəticələri istənilən son vəziyyətə və daha yaxşı performansa doğru formalaşdırmaq üçün düzgün hesablama çərçivəsi ola bilməsi idi. Məsələn, reabilitasiya şəraitində, əks halda kiməsə əmr etmək və ya təlimat vermək çətin ola biləcək hərəkət və ya əzələ fəaliyyətini stimullaşdıran neyron interfeysi dizayn edə bilərsiniz.”

Neyron interfeys dizaynı üçün riyazi və hesablama çərçivələrinin hazırlanması uzunmüddətli bir səydir. Orsborn və Burden bu tədqiqat xəttini bir neçə il davam etdirməyi və digər UW ECE müəllim heyətini cəlb etmək üçün əməkdaşlığı genişləndirməyi gözlədiklərini söylədilər.

Bu tədqiqatda onların tədqiqat qrupu UW aspirant və bakalavr tələbələrindən ibarət fənlərarası qrup idi. Qrupa məqalənin aparıcı müəllifi və tədqiqat aparılan zaman doktorantura tələbəsi olan UW ECE məzunu Maneeşika Madduri (Ph.D. ECE ’24) daxil idi. Tədqiqat aparılan zaman doktorantura tələbəsi olan UW ECE məzunu Momona Yamagami (Ph.D. EE ’22), tədqiqat zamanı bakalavr tələbəsi olan biomühəndislik doktorantı Si Jia Li və UW məzunu Saşa Burckhardt (Neyrologiya üzrə bakalavr ’23) ilə birlikdə məqalənin həmmüəllifləri idi. Orsborn və Burden laboratoriyalarında aparılan tədqiqat və təcrübələrə nəzarət və rəhbərlik edən baş müəlliflər idilər.

Nəzəriyyədən praktikaya – eksperimental təsdiq

Oyun nəzəriyyəsini neyron mühəndisliyinə gətirməklə yanaşı, bu tədqiqatı unikal edən digər bir şey, tədqiqat qrupu tərəfindən hazırlanmış hesablama çərçivəsini nümayiş etdirən və təsdiqləyən bir təcrübənin daxil edilməsi idi. Təcrübədə insan iştirakçısı ön qolundakı əzələ yığılmalarından istifadə edərək kursoru idarə etməyə və ekranda hədəfi izləməyə çalışır. İştirakçı ön qolunun dərisinin səthinə lentlə bərkidilmiş EMG elektrodlarından ibarət bir zolaq taxır. Elektrodlar əzələ fəaliyyətini qeyd edir və bu məlumatı məlumat prosessoruna və adaptiv, alqoritmik dekoderə göndərir. Dekoderin çıxışı, sonra ekranda kursor mövqeyini göstərmək üçün sistemə inteqrasiya olunan kursor sürətini müəyyən edir. Birlikdə, EMG elektrod zolağı, məlumat prosessoru və alqoritmik dekoder neyron interfeysini təşkil edir.

Bu təcrübə qapalı dövrəli sistemdə aparıldı, çünki iştirakçı ekranda kursoru və hədəfi görür və gördüklərini qoluna gedən sinir siqnallarına çevirir, nəticədə əzələ yığılmaları və ön koldakı motor neyronlarından elektrik siqnalları əmələ gəlir. Daha sonra bu siqnallar EMG elektrodları tərəfindən tutulur və məlumat prosessoruna və adaptiv dekoderə göndərilir, bu da ekranda kursor mövqeyini sıfırlayır və məlumat dövrəsini bağlayır.

Neyron interfeysi də birgə adaptiv hesab olunurdu. Bunun səbəbi, həm insan iştirakçısı, həm də neyron interfeysindəki alqoritmlər bir-biri ilə yanaşı öyrənir və uyğunlaşır, tapşırığı yerinə yetirməyə və birlikdə performansı optimallaşdırmağa çalışırlar.

Bu təcrübə tədqiqat qrupunun qapalı dövrəli, birgə adaptiv neyron interfeysləri üçün yeni hesablama çərçivəsini təsdiqlədi və tədqiqatçılara alqoritmik dəyişikliklərin neyron interfeysinin performansına necə təsir edəcəyini proqnozlaşdırmağa və interfeysin özünün müxtəlif xüsusiyyətlərinin istifadəçi davranışını daha yaxşı performansa və ya üstünlük verilən nəticələrə necə formalaşdıra və ya təkan verə biləcəyini aşkar etməyə imkan verdi.

Orsborn dedi: “Bu tədqiqatdan əvvəl biz heç bir prinsipial yanaşmadan birgə adaptiv neyron interfeysləri dizayn edə bilmirdik. Bu, həmişə ad hoc idi. Lakin indi mühəndislər istifadəçi tərəfindən və neyron interfeysində öyrənməni gözlədikləri bir sistem dizayn edirlərsə, həmin sistemi dizayn etmək üçün istifadə edə biləcəkləri bir çərçivəyə sahib olacaqlar.”

UW ECE-də neyron interfeysləri üçün növbəti addım nə olacaq?

Orsborn və Burden üçün növbəti addımlar, neyron interfeys dizaynı kontekstində fərqli, ölçülə bilən nəticələrə gətirib çıxaran daha çox maşın öyrənməsi və süni intellekt alqoritmlərini sınaqdan keçirməklə inkişaf etdirdikləri hesablama çərçivəsini inkişaf etdirməyə davam etməkdir. Onlar həmçinin istifadəçi təcrübəsinin daha ağıllı şəkildə fərdiləşdirilməsini təmin etmək üçün süni intellektdən daha əsaslı şəkildə sistem dövrəsinə daxil olmağı müzakirə ediblər.

UW ECE-də neyron mühəndisliyi tədqiqatları ilə məşğul olan bir neçə müəllim heyəti var, buna görə də Orsborn və Burden artıq neyron interfeys dizaynı üçün riyazi və hesablama çərçivələri üzərində işlərini Departament daxilindəki digər əməkdaşlıq layihələrinə tətbiq etməyi planlaşdırırlar. Burden, bu çərçivələri daha da inkişaf etdirmək və tədqiqatları ekzoskeletlərə və geyilə bilən texnologiyalara tətbiq etmək üçün UW ECE professorları Lillian Ratliff, Kim İnqraham və Yiyue Luo ilə layihələr və təkliflər hazırlayır. Orsborn, tətbiqi riyaziyyat üzrə birgə təyinat alan UW ECE dosenti Eli Şlizerman ilə hazırkı əməkdaşlığını inkişaf etdirməyi səbirsizliklə gözləyir. Hazırda onlar neyron interfeysindən istifadə edərkən insanın beyninin necə dəyişdiyini modelləşdirən tədqiqatlar aparırlar.

Orsborn və Burden, bu tədqiqat toplusunu birgə şəkildə qurarkən gələcəyin nələr gözlədiyinə həvəslə yanaşdıqlarını söylədilər.

Orsborn dedi: “Bu tədqiqatın açacağı gələcək istiqamətlər – insanlar üçün müsbət nəticələr yaratmaq üçün bu sistemləri dizayn edə bilməyimiz ehtimalı məni həqiqətən həyəcanlandırır. Bunun çox yeni potensial tətbiqləri var və bunların nə qədər faydalı və ya məhsuldar olacağı araşdırılmalıdır, amma məni həqiqətən həyəcanlandıran da budur, çünki bu, araşdırma üçün bir çox yeni qapılar açır.”

Burden əlavə etdi: “İnsanların bilməsini istəyirəm ki, biz sadəcə bir cihaz hazırlayıb sonra istifadəçidən ona uyğunlaşmasını tələb etmək əvəzinə, insan mərkəzli mühəndislik edirik. Burada sizə uyğunlaşan cihazlar hazırlayırıq.”

Nəşr detalları

Madduri, MM, Yamagami, M., Li, SJ və b. Qapalı dövrəli, birgə adaptiv neyron interfeyslərində insan-maşın qarşılıqlı təsirlərini proqnozlaşdırmaq və formalaşdırmaq üçün hesablama çərçivəsi, Nature Machine Intelligence (2026). DOI: 10.1038/s42256-026-01194-z , www.nature.com/articles/s42256-026-01194-z

Jurnal məlumatı: Təbiət Maşın Zəkası