Revolutionaire hersen-computerinterface evolueert met hersensignalen

Elektronica

Redactieteam van de website voor technologische innovatie - 22-05-2025

Illustratie van hoe de interface werkt (boven), testplatform met een drone (midden) en foto's van de memristor-neurochip (onder). [Afbeelding: Zhengwu Liu et al. - 10.1038/s41928-025-01340-2]

Neurale chip

Een nieuwe interface tussen hersenen en computer, die niet met transistoren maar met memristors is gemaakt, blijkt zich ongekend goed te kunnen aanpassen en effectief mee te evolueren met veranderende hersensignalen.

Een brain-computerinterface (BCI) is een systeem (een chip plus een programma dat op een computer draait) dat een direct communicatiepad creëert tussen de hersenen en externe apparaten, van protheses tot computers. Hierdoor kunnen gebruikers deze externe apparaten besturen via hersenactiviteit, waardoor traditionele spierbewegingen of het zenuwstelsel niet meer nodig zijn. Deze technologie heeft een enorm potentieel op veel gebieden, van ondersteunende technologieën tot neurologische revalidatie. De BCI's die al zijn aangetoond, kennen echter nog steeds uitdagingen.

"De hersenen zijn een complex dynamisch systeem, met signalen die constant evolueren en fluctueren. Dit vormt een aanzienlijke uitdaging voor BCI's om stabiele prestaties te behouden in de loop van de tijd", leggen Ngai Wong en Zhengwu Liu van de Universiteit van Hongkong uit. Bovendien worden de verbindingen tussen hersenen en machines steeds complexer, waardoor traditionele computerarchitecturen moeite hebben met de eisen voor realtimeverwerking.

Het team is erin geslaagd een kwalitatieve sprong voorwaarts te maken in deze technologie door de traditionele transistor te vervangen door de memristor, het elektronische onderdeel dat neuromorfisch computergebruik mogelijk maakt, de rekenarchitectuur die de werking van de hersenen nabootst - dit onderdeel beschikt over een intrinsiek geheugen waarmee het zowel neuronen als synapsen kan nabootsen.

Adaptieve neuromorfische decoder ondersteunt de co-evolutie van hersenen en machines. [Afbeelding: Universiteit van Hong Kong]

Co-evolutie

De neurale chip , die 128.000 memristors bevat, functioneert als een adaptieve decoder van hersensignalen. Bovendien maakte een nieuwe single-step decoderingsstrategie alles hardware-efficiënter, waardoor de rekencomplexiteit aanzienlijk werd verminderd, terwijl de hoge nauwkeurigheid behouden bleef.

Bij testen in de praktijk toonde het systeem indrukwekkende mogelijkheden bij het besturen van een dronevlucht met vier vrijheidsgraden. Het systeem behaalde een decoderingsnauwkeurigheid van 85,17%, wat gelijkstaat aan softwarematige methoden. Tegelijkertijd verbruikt het 1643 keer minder energie en levert het een 216 keer hogere genormaliseerde snelheid dan conventionele CPU-gebaseerde systemen.

Het belangrijkste is dat de onderzoekers een interactief updatekader hebben ontwikkeld waarmee de gedecodeerde neurochip en de hersensignalen zich op natuurlijke wijze aan elkaar kunnen aanpassen. Deze co-evolutie, aangetoond in experimenten met tien deelnemers gedurende sessies van zes uur, resulteerde in een ongeveer 20% hogere nauwkeurigheid vergeleken met systemen zonder co-evolutiecapaciteit.

"Ons interactieve updateframework maakt co-evolutie mogelijk tussen de memristor-decoder en hersensignalen, waardoor de stabiliteitsproblemen op lange termijn waarmee traditionele BCI's kampen, worden aangepakt. Dit co-evolutiemechanisme stelt het systeem in staat zich aan te passen aan natuurlijke veranderingen in hersensignalen in de loop van de tijd, waardoor de stabiliteit en de decoderingsnauwkeurigheid tijdens langdurig gebruik aanzienlijk worden verbeterd", aldus professor Wong.

Ander nieuws over:

Meer onderwerpen