Роль нейроинтерфейсов в будущем Текст научной статьи по специальности «Нанотехнологии»

Современные инновации, системы и технологии // (ос) кУ Modern Innovations, Systems and Technologies

2024; 4(2) eISSN: 2782-2818 https://www.oajmist.com

УДК: 004.5

DOI: https://doi.org/10.47813/2782-2818-2024-4-2-0306-0313

EDN: WMPRLP

Роль нейроинтерфейсов в будущем

В. М. Шибаев, М. А. Зуев, К. С. Баланев

ФГБОУВО «НИУ «МЭИ», г. Москва, Россия

Аннотация. Статья посвящена рассмотрению технологий нейроинтерфейсов (BCI) и их значению в современном мире. Нейроинтерфейсы, позволяющие прямое взаимодействие между мозгом и компьютером, открывают новые возможности в медицине, игровой индустрии и повседневной жизни. В статье обсуждаются принципы работы BCI, примеры их применения, а также перспективы и возможные направления развития этой инновационной технологии.

Ключевые слова: нейроинтерфейс, BCI, мозг-компьютер, технологии, медицина, игровая индустрия, инновации.

Для цитирования: Шибаев, В. М., Зуев, М. А., & Баланев, К. С. (2024). Роль нейроинтерфейсов в будущем. Современные инновации, системы и технологии - Modern Innovations, Systems and Technologies, 4(2), 0306-0313. https://doi.org/10.47813/2782-2818-2024-4-2-0306-0313

The role of neural interfaces in the future

V. M. Shibaev, M. A. Zuev, K. S. Balanev

National Research University «Moscow Power Engineering Institute», Moscow, Russia

Abstract. The article is devoted to the consideration of neurointerface technologies (BCI) and their importance in the modern world. Neural interfaces that allow direct interaction between the brain and the computer open up new opportunities in medicine, the gaming industry and everyday life. The article discusses the principles of BCI, examples of their application, as well as prospects and possible directions for the development of this innovative technology.

Keywords: neurointerface, BCI, brain-computer, technology, medicine, gaming industry, innovation.

For citation: Shibaev, V. M., Zuev, M. A., & Balanev, K. S. (2024). The role of neural interfaces in the future. Modern Innovations, Systems and Technologies, 4(2), 0306-0313. https://doi.org/10.47813/2782-2818-2024-4-2-0306-0313

ВВЕДЕНИЕ

Современные технологии стремительно развиваются, предлагая новые способы взаимодействия с окружающим миром. Одной из наиболее перспективных и

© Зуев М. А., Шибаев В. М., Баланев К. С., 2024

0306

@ ®

инновационных технологий является нейроинтерфейс (BCI - Brain-Computer Interface), который позволяет напрямую связывать мозг человека с компьютером. Эти технологии открывают широкие возможности для применения в медицине, игровой индустрии и повседневной жизни [1-3].

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ Принцип работы нейроинтерфейсов

Нейроинтерфейсы (BCI) работают на основе считывания электрической активности мозга. Наиболее распространенные методы включают электроэнцефалографию (ЭЭГ), магнитоэнцефалографию (МЭГ), функциональную магнитно-резонансную томографию (фМРТ) и оптическую когерентную томографию (ОКТ) [4].

Электроэнцефалография (ЭЭГ) измеряет электрическую активность мозга с помощью электродов, размещенных на поверхности головы. Это относительно недорогой и неинвазивный метод, который широко используется в исследованиях и практических приложениях.

Магнитоэнцефалография измеряет магнитные поля, возникающие при активности нейронов. Это позволяет получить более точные данные, однако данный метод требует дорогостоящего оборудования и специальных условий для проведения измерений.

Функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ) использует магнитные поля и радиоволны для визуализации активных областей мозга. Этот метод менее пригоден для реального времени из-за высокой стоимости и громоздкости оборудования, но предоставляет детальную информацию о функционировании мозга.

Оптическая когерентная томография основана на использовании инфракрасного света для получения изображений структур мозга. Этот метод может быть полезен в некоторых специфических приложениях, но также требует специального оборудования и условий для проведения измерений.

Процесс работы нейроинтерфейсов включает несколько этапов: считывание сигналов мозга, их обработка и интерпретация, передача команд на управляющее устройство и обратная связь с пользователем. Для повышения точности и надежности систем BCI используются методы машинного обучения и искусственного интеллекта.

Примеры применения BCI

Медицина

Одной из самых перспективных областей применения BCI является медицина. Нейроинтерфейсы используются для реабилитации пациентов с повреждениями спинного мозга, инсультами и другими нарушениями моторных функций. С помощью BCI пациенты могут управлять протезами, инвалидными колясками и другими устройствами, что значительно улучшает качество их жизни.

Одним из примеров является использование BCI для управления протезами конечностей. Технологии BCI позволяют пациентам с ампутацией или параличом управлять протезами с помощью мыслей, восстанавливая их способность к движению и улучшая независимость. Исследования показывают, что регулярное использование BCI может способствовать нейропластичности и улучшению моторных функций.

BCI также используются для нейростимуляции и контроля боли. Например, нейроинтерфейсы могут быть использованы для стимуляции определенных областей мозга с целью уменьшения хронической боли или лечения депрессии. Технологии BCI помогают настроить параметры стимуляции на основе обратной связи от мозга, что повышает эффективность лечения [5].

Игровая индустрия

BCI также активно внедряются в игровую индустрию. Уже существуют игры, позволяющие управлять игровыми персонажами с помощью мыслей. Это открывает новые возможности для создания интерактивных и захватывающих игровых опытов. Игроки могут погружаться в виртуальные миры, управляя событиями и персонажами только силой мысли, что делает игры более реалистичными и увлекательными [6].

Технологии BCI позволяют игрокам управлять игровыми персонажами, используя только мозговые сигналы. Это делает игры более интуитивными и улучшает погружение в игровой процесс. Разработчики игр создают специализированные интерфейсы, которые адаптируются под индивидуальные особенности игроков, улучшая их опыт и удовольствие от игры.

В киберспорте BCI могут использоваться для повышения производительности и улучшения навыков игроков. Технологии BCI могут помочь тренировать внимание,

реакцию и другие когнитивные функции, что дает конкурентное преимущество в соревновательных играх. Например, компании разрабатывают специальные тренировочные программы с использованием BCI для профессиональных киберспортсменов.

Повседневная жизнь

Нейроинтерфейсы находят применение и в повседневной жизни. С их помощью можно управлять умными домами, выполнять команды на компьютере или смартфоне, а также взаимодействовать с различными устройствами, не прибегая к традиционным методам ввода.

Технологии BCI позволяют управлять системами умного дома с помощью мыслей. Пользователи могут включать и выключать свет, регулировать температуру, управлять бытовыми приборами и выполнять другие действия без физического взаимодействия с устройствами. Это особенно полезно для людей с ограниченными возможностями и делает повседневную жизнь более комфортной и удобной.

Нейроинтерфейсы могут использоваться для управления компьютерами и смартфонами. Это позволяет людям с ограниченными возможностями эффективно общаться и взаимодействовать с цифровыми устройствами. Например, пользователи могут набирать текст, отправлять сообщения и выполнять другие действия с помощью мысленных команд, что значительно улучшает их качество жизни [7].

В будущем возможно появление автомобилей, реагирующих на мысли водителя. Это сделает вождение более безопасным и удобным. Технологии BCI могут использоваться для мониторинга состояния водителя, предотвращения аварий и повышения комфорта вождения. Например, системы BCI могут распознавать усталость или отвлечение водителя и принимать меры для предотвращения аварий.

ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ BCI

Одним из ключевых направлений развития нейроинтерфейсов является улучшение точности и надежности считывания сигналов мозга. Современные технологии позволяют получать достаточно точные данные, но для широкого применения необходимо дальнейшее совершенствование методов обработки и интерпретации сигналов.

Разработчики работают над созданием новых методов и устройств для считывания сигналов мозга с высокой точностью и минимальными задержками. Это включает использование новых материалов и технологий, таких как графеновые электроды и нанотехнологии, для улучшения качества считывания и повышения комфорта использования [1].

Еще одно важное направление - миниатюризация и улучшение комфортности устройств ВС1. Современные системы часто требуют использования громоздкого оборудования, что ограничивает их применение. Будущее за миниатюрными и менее инвазивными устройствами, которые можно будет использовать в повседневной жизни без существенных неудобств. Например, разработки в области имплантируемых нейроинтерфейсов, таких как микрочипы и наноэлектроника, могут значительно улучшить удобство и доступность этих технологий.

Этические и социальные аспекты также играют важную роль в развитии ВС1. Важно учитывать вопросы безопасности и конфиденциальности данных, получаемых с помощью нейроинтерфейсов. Необходимо разработать правовые и этические нормы, которые будут регулировать использование этих технологий и защищать пользователей от возможных злоупотреблений. Это включает защиту от несанкционированного доступа к мозговым данным, а также обеспечение прозрачности и честности в использовании технологий ВС1.

Нейроинтерфейсы могут помочь в создании индивидуализированных программ обучения, основанных на анализе мозговой активности студентов. Например, системы ВС1 могут отслеживать уровень концентрации и эмоционального состояния учащихся, что позволит адаптировать учебный материал в реальном времени для повышения эффективности обучения. Кроме того, ВС1 могут использоваться для обучения людей с особыми потребностями, таких как дети с аутизмом или люди с нарушениями речи и моторных функций.

Исследования показывают, что нейроинтерфейсы могут быть использованы для улучшения когнитивных функций. Это включает тренировки внимания, памяти и других аспектов когнитивной деятельности. С помощью специализированных программ и устройств ВС1 можно проводить тренировки мозга, направленные на улучшение определенных навыков и функций. Например, существуют проекты, направленные на использование ВС1 для лечения заболеваний, связанных с когнитивными нарушениями, таких как деменция и болезнь Альцгеймера. Нейроинтерфейсы могут помочь в

диагностике и мониторинге этих состояний, а также в разработке персонализированных методов лечения и реабилитации.

Нейроинтерфейсы также могут играть важную роль в прогнозировании и профилактике различных заболеваний. Например, системы BCI могут использоваться для ранней диагностики нейродегенеративных заболеваний, таких как болезнь Паркинсона, путем мониторинга мозговой активности и выявления ранних признаков патологии. Это позволит начать лечение на ранних стадиях и повысить его эффективность.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Нейроинтерфейсы представляют собой революционную технологию, которая открывает новые горизонты для взаимодействия человека с окружающим миром. Уже сегодня BCI находят применение в медицине, игровой индустрии и повседневной жизни, а в будущем они могут стать неотъемлемой частью нашей реальности. Важно продолжать развивать и совершенствовать эти технологии, учитывая все возможные риски и этические аспекты, чтобы создать безопасное и эффективное будущее для всех.

Перспективы применения нейроинтерфейсов поистине огромны. Они могут изменить не только наш повседневный быт, но и способствовать развитию новых областей науки и техники. В ближайшие десятилетия можно ожидать появления новых, более продвинутых и доступных технологий BCI, которые будут способствовать улучшению качества жизни и открытию новых возможностей для человечества.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

[1] Лунев Д.В., Полетыкин С.К., Кудрявцев Д.О. Нейроинтерфейсы:обзор технологий и современные решения. Современные инновации, системы и технологии. 2022; 2(3): 0117-0126. doi: 10.47813/2782-2818-2022-2-3-0117-0126

[2] Яковлева М.С., Кукарцев В.В. Нейроинтерфейсы: понятие, направления и проблемы развития. Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2014; 1(10): 401402.

[3] Какаев И., Отузов М., Довранов А., Гараев Н. Нейрокомпьютерные интерфейсы и биокомпьютерные системы. Всемирный ученый. 2024; 1(20): 102-107.

[4] Нейроинтерфейс — будущее, которое почти наступило. Материал из Хабр. URL:

@ ®

https://habr.com/ru/articles/544546/ (дата обращения: 24.05.2024).

[5] Нейроинтерфейсы. Центр Биоэлектрических Интерфейсов. URL: https://bioelectric.hse.ru/neurointerfaces/ (дата обращения: 24.05.2024).

[6] Нейроинтерфейсы: как учёные сделали телекинез реальностью. Яндекс.Образование. 2024. URL: https://education.yandex.ru/journal/nejrointerfejsy:-kak-uchyonye-sdelali-telekinez-realnostyu (дата обращения: 24.05.2024).

[7] Павлов А., Храмов А. Нейроинтерфейс: как и зачем. Химия и жизнь. 2019; 12.

REFERENCES

[1] Lunev D.V., Poletykin S.K., Kudryavcev D.O. Nejrointerfejsy:obzor tekhnologij i sovremennye resheniya. Sovremennye innovacii, sistemy i tekhnologii. 2022; 2(3): 0117-0126. doi: 10.47813/2782-2818-2022-2-3 -0117-0126

[2] Yakovleva M.S., Kukarcev V.V. Nejrointerfejsy: ponyatie, napravleniya i problemy razvitiya. Aktual'nye problemy aviacii i kosmonavtiki. 2014; 1(10): 401-402.

[3] Kakaev I., Otuzov M., Dovranov A., Garaev N. Nejrokomp'yuternye interfejsy i biokomp'yuternye sistemy. Vsemirnyj uchenyj. 2024; 1(20): 102-107.

[4] Nejrointerfejs — budushchee, kotoroe pochti nastupilo. Material iz Habr. URL: https://habr.com/ru/articles/544546/ (data obrashcheniya: 24.05.2024).

[5] Nejrointerfejsy. Centr Bioelektricheskih Interfejsov. URL: https://bioelectric.hse.ru/neurointerfaces/ (data obrashcheniya: 24.05.2024).

[6] Nejrointerfejsy: kak uchyonye sdelali telekinez real'nost'yu. Yandeks.Obrazovanie. 2024. URL: https://education.yandex.ru/journal/nejrointerfejsy:-kak-uchyonye-sdelali-telekinez-realnostyu (data obrashcheniya: 24.05.2024).

[7] Pavlov A., Hramov A. Nejrointerfejs: kak i zachem. Himiya i zhizn'. 2019; 12.

ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ / INFORMATION ABOUT THE AUTHORS

Шибаев Владимир Михайлович, студент, кафедра «БИТ», инженерно-экономический институт, направление «Прикладная информатика», ФГБОУ ВО «НИУ «МЭИ», г. Москва, Россия

Vladimir Shibaev, student, Department of "BIT", Institute of Engineering and Economics, direction "Applied Informatics", National Research University «Moscow Power Engineering Institute», Moscow, Russia

Зуев Максим Алексеевич, студент, кафедра «БИТ», инженерно-экономический институт, направление «Прикладная информатика», ФГБОУ ВО «НИУ «МЭИ», г. Москва, Россия

Баланев Кирилл Сергеевич, ассистент, ФГБОУ ВО «НИУ «МЭИ», г. Москва, Россия

Maxim Zuev, student, Department of "BIT", Institute of Engineering and Economics, direction "Applied Informatics", National Research University «Moscow Power Engineering Institute», Moscow, Russia

Kirill Balanev, assistant Professor, National Research University «Moscow Power Engineering Institute», Moscow, Russia

Статья поступила в редакцию 24.05.2024; одобрена после рецензирования 27.06.2024; принята

к публикации 28.06.2024.

The article was submitted 24.05.2024; approved after reviewing 27.06.2024; accepted for publication

28.06.2024.