Des chercheurs de l'Université du Texas à Austin ont créé une interface cerveau-ordinateur adaptative (BCI) avec apprentissage automatique, conçue pour aider les personnes souffrant de handicaps moteurs sans nécessiter d'étalonnage individuel. Cette avancée facilite l'adoption et démontre l'application de la technologie à travers des tâches engageantes et des utilisations futures potentielles, notamment des fauteuils roulants et des appareils de rééducation contrôlés par le cerveau, visant à améliorer la qualité de vie des personnes handicapées.
Imaginez jouer à un jeu de course comme Mario Kart, en utilisant uniquement votre cerveau pour exécuter une série complexe de virages sur un tour.
Il ne s’agit pas d’un jeu vidéo fantastique, mais d’un véritable programme créé par des ingénieurs de l’Université du Texas à Austin dans le cadre de recherches sur les interfaces cerveau-ordinateur visant à améliorer la vie des personnes handicapées motrices. Plus important encore, les chercheurs ont intégré apprentissage automatique capacités avec leur interface cerveau-ordinateur, ce qui en fait une solution universelle.
Faire progresser l'accessibilité grâce aux BCI à auto-étalonnage
En règle générale, ces appareils nécessitent un étalonnage approfondi pour chaque utilisateur – chaque cerveau est différent, tant pour les utilisateurs en bonne santé que pour les utilisateurs handicapés – et cela a constitué un obstacle majeur à leur adoption généralisée. Cette nouvelle solution permet de comprendre rapidement les besoins d'un sujet individuel et de s'auto-calibrer grâce à la répétition. Cela signifie que plusieurs patients peuvent utiliser l’appareil sans avoir besoin de l’adapter à chaque individu.
« Quand nous y réfléchissons en milieu clinique, cette technologie fera en sorte que nous n'aurons pas besoin d'une équipe spécialisée pour effectuer ce processus d'étalonnage, qui est long et fastidieux », a déclaré Satyam Kumar, étudiant diplômé du laboratoire de José. del R. Millán, professeur au département de génie électrique et informatique de la famille Chandra de la Cockrell School of Engineering et au département de neurologie de la Dell Medical School. « Il sera beaucoup plus rapide de passer d'un patient à l'autre. »
La recherche sur l'interface sans calibrage est publiée dans Nexus PNAS.
De gauche à droite : Satyam Kumar, Hussein Alawieh et José del R. Millán. Crédit : Université du Texas à Austin
Mise en œuvre et résultats
Les sujets portent une casquette remplie d'électrodes reliée à un ordinateur. Les électrodes collectent des données en mesurant les signaux électriques du cerveau, et le décodeur interprète ces informations et les traduit en action de jeu.
Les travaux de Millán sur les interfaces cerveau-ordinateur aident les utilisateurs à guider et à renforcer leur plasticité neuronale, la capacité du cerveau à changer, à croître et à se réorganiser au fil du temps. Ces expériences visent à améliorer la fonction cérébrale des patients et à utiliser les appareils contrôlés par les interfaces cerveau-ordinateur pour leur faciliter la vie.
Dans ce cas, les actions étaient doubles : le jeu de course automobile et une tâche plus simple consistant à équilibrer les côtés gauche et droit d’une barre numérique. Un expert a été formé pour développer un « décodeur » pour la tâche la plus simple de la barre, permettant à l'interface de traduire les ondes cérébrales en commandes. Le décodeur sert de base pour les autres utilisateurs et est la clé pour éviter le long processus d'étalonnage.
Hussein Alawieh, étudiant diplômé du laboratoire de José del R. Millán, porte une casquette remplie d'électrodes reliée à un ordinateur. Les électrodes collectent des données en mesurant les signaux électriques du cerveau, et le décodeur interprète ces informations et les traduit en action de jeu. Crédit : Université du Texas à Austin
Le décodeur fonctionnait suffisamment bien pour que les sujets s'entraînent simultanément au jeu de bar et au jeu de course automobile plus compliqué, qui nécessitait de réfléchir plusieurs étapes à l'avance pour effectuer un virage.
Les chercheurs ont qualifié ce travail de fondamental, dans le sens où il ouvre la voie à de nouvelles innovations en matière d’interface cerveau-ordinateur. Ce projet a utilisé 18 sujets sans déficience motrice. Finalement, à mesure qu’ils poursuivront dans cette voie, ils testeront cela sur des personnes souffrant de déficiences motrices pour l’appliquer à des groupes plus larges en milieu clinique.
« D'une part, nous voulons traduire le BCI dans le domaine clinique pour aider les personnes handicapées ; de l'autre, nous devons améliorer notre technologie pour la rendre plus facile à utiliser afin que l'impact sur ces personnes handicapées soit plus fort », a déclaré Millán.
Parallèlement à la traduction des recherches, Millán et son équipe continuent de travailler sur un fauteuil roulant que les utilisateurs peuvent conduire grâce à l'interface cerveau-ordinateur. Lors de la conférence et des festivals South by Southwest ce mois-ci, les chercheurs ont montré une autre utilisation potentielle de la technologie, en contrôlant deux robots de rééducation pour la main et le bras. Cela ne faisait pas partie du nouveau document mais un signe de la direction que cette technologie pourrait prendre dans le futur. Plusieurs personnes se sont portées volontaires et ont réussi à faire fonctionner les robots contrôlés par le cerveau en quelques minutes.
« Le but de cette technologie est d'aider les gens, de les aider dans leur vie quotidienne », a déclaré Millán. « Nous continuerons sur cette voie partout où cela nous mènera dans le but d'aider les gens. »
