Un réseau neuronal reconstruit les pensées humaines à partir des ondes cérébrales
Ces travaux peuvent avoir d’importantes applications dans le traitement des troubles cognitifs et la rééducation après un AVC.
Cela fait longtemps que c’est de la science-fiction, mais maintenant les machines à lire dans les pensées sont là et ne sont peut-être pas envahissantes. Des chercheurs de la société russe Neurobotics et de l’Institut de physique et de technologie de Moscou ont trouvé un moyen de visualiser l’activité cérébrale d’une personne sous forme d’images réelles sans utiliser d’implants cérébraux invasifs.
L’étude du cerveau en temps réel
Les travaux pourraient permettre la mise au point de nouveaux dispositifs non invasifs de rééducation post-AVC contrôlés par les signaux du cerveau, ainsi que de nouveaux traitements des troubles cognitifs. Pour réaliser de telles applications, les neurobiologistes doivent comprendre comment le cerveau code l’information en l’étudiant en temps réel, par exemple lorsqu’une personne regarde une vidéo.
C’est là qu’intervient la nouvelle interface cerveau-ordinateur développée par les chercheurs. À l’aide de réseaux neuronaux artificiels et de l’électroencéphalographie, ou EEG, une technique d’enregistrement des ondes cérébrales au moyen d’électrodes placées de façon non invasive sur le cuir chevelu, l’équipe a pu visualiser en temps réel ce que les sujets regardaient en vidéo.
“Nous travaillons sur le projet Assistive Technologies de Neuronet de la National Technology Initiative, qui se concentre sur l’interface cerveau-ordinateur permettant aux patients post-AVC de contrôler un exosquelette du bras à des fins de neuroréadaptation, ou aux patients paralysés de conduire, par exemple, un fauteuil roulant électrique. L’objectif ultime est d’augmenter la précision du contrôle neuronal chez les personnes en bonne santé également”, a déclaré Vladimir Konyshev, qui dirige le laboratoire de neurorobotique du MIPT.
Une expérience en deux étapes
Au cours de l’expérience, les neurobiologistes ont d’abord demandé aux sujets de regarder des fragments vidéo YouTube provenant de cinq catégories vidéo arbitraires pendant la collecte des données EEG. Les données de l’EEG ont montré que les modèles d’ondes cérébrales étaient distincts pour chaque catégorie de vidéos, ce qui a permis à l’équipe d’analyser la réponse du cerveau aux vidéos en temps réel.
Dans la deuxième phase de l’expérience, les chercheurs ont développé deux réseaux neuronaux. La première consistait à générer des images aléatoires spécifiques à une catégorie à partir du “bruit”. Le second était de générer un “bruit” similaire à partir de l’EEG. Les réseaux ont ensuite été combinés pour que les signaux EEG puissent être transformés en images réelles.
Pour tester le nouveau système, il a été montré aux sujets des vidéos inédites alors que des EEG étaient enregistrés et transmis aux réseaux de neurones. Le système produisait des images pouvant être facilement classées dans 90 % des cas.
“L’électroencéphalogramme est une collection de signaux cérébraux enregistrés sur le cuir chevelu. Les chercheurs avaient l’habitude de penser que l’étude des processus cérébraux via l’EEG, c’est comme découvrir la structure interne d’une machine à vapeur en analysant la fumée laissée par un train à vapeur”, explique Grigory Rashkov, un jeune chercheur au MIPT et programmeur à Neurobotics, coauteur du document. “Nous ne nous attendions pas à ce qu’il contienne suffisamment d’informations pour reconstruire, même partiellement, une image observée par une personne. Pourtant, cela s’est avéré tout à fait possible.”
“De plus, nous pouvons nous en servir comme base d’une interface cerveau-ordinateur fonctionnant en temps réel. C’est assez rassurant. Dans le cadre de la technologie actuelle, les interfaces neurales invasives envisagées par Elon Musk font face aux défis de la chirurgie complexe et de la détérioration rapide due aux processus naturels – elles s’oxydent et échouent en quelques mois. Nous espérons que nous pourrons éventuellement concevoir des interfaces neuronales plus abordables qui ne nécessitent pas d’implantation”, a ajouté le chercheur.
L’étude a été publiée en préimpression sur bioRxiv et une vidéo en ligne montre le système à l’œuvre.
Source : Interesting Engineering – Traduit par Anguille sous roche
