Понимание того, какой именно из сигналов в нервной системе отвечает за конкретное действие может быть особенно важным для дальнейшего совершенствования интерфейсов мозг-компьютер. Они направлены на восстановление движения у парализованных людей. Когда такой пациент думает о выполнении действия, мысль не передается мышцам. Вместо этого интерфейсы мозг-компьютер декодируют запланированное движение непосредственно из активности мозга и транслируют его в движение внешнего устройства, например, роботизированной руки или компьютерного курсора.

Марьям Шанечи из Южно-Калифорнийского университета и ее бывший аспирант Омид Сани, который является научным сотрудником в ее лаборатории, разработали новый алгоритм ИИ, способный усовершенствовать существующие технологии. Алгоритм называется DPAD, что означает Dissociative Prioritized Analysis of Dynamics – Диссоциативный приоритетный анализ динамики.

"Он отделяет те мозговые паттерны, которые кодируют определенное интересующее поведение, например, движение руки, от всех других мозговых паттернов, происходящих в то же время, — говорит Шанечи. — Это позволяет нам декодировать движения из мозговой активности точнее, чем предыдущие методы, что может улучшить интерфейсы мозг-компьютер. Кроме того, наш способ может также обнаруживать новые паттерны в мозге, которые в противном случае могли бы быть упущены".

Помимо паттернов движения, этот алгоритм потенциально можно применять для декодирования таких состояний, как ощущение боли или подавленное настроение. Это может помочь лучше лечить психические заболевания, поскольку позволит отслеживать симптомы пациента, чтобы точно адаптировать терапию к потребностям.

Исследование опубликовано в журнале Nature Neuroscience.