Komputer yang dikendalikan otak menjadi kenyataan, tetapi rintangan utama tetap ada
HI-Tech

Komputer yang dikendalikan otak menjadi kenyataan, tetapi rintangan utama tetap ada


Seorang pendamping robotik bernama PEANUT memberi pengguna antarmuka otak-komputer umpan balik sosial, seperti dorongan, saat mereka menggunakan sistem. Kredit: Inria / C. Morel

Bayangkan mengendalikan komputer Anda hanya dengan berpikir. Kedengarannya jauh sekali, tetapi kemajuan nyata sedang terjadi pada apa yang disebut antarmuka otak-komputer ini. Lebih banyak peneliti dan perusahaan pindah ke area tersebut. Namun tantangan utama tetap ada, dari pelatihan pengguna hingga realitas prosedur implan otak invasif.

Sensor dalam otak babi — itulah yang sedang dikerjakan Elon Musk. Pengusaha ini terutama dikenal karena pekerjaannya di Tesla dan SpaceX, tetapi dia juga berada di belakang Neuralink, sebuah perusahaan yang berjanji untuk mengubah antarmuka otak-komputer. Perangkat ini akan memungkinkan manusia untuk mengontrol komputer menggunakan otak mereka. Neuralink sedang menguji teknologi baru mereka pada babi. Selama konferensi pers pada bulan September, Musk bahkan menemukan seekor babi dengan implan otak yang melacak rangsangan moncongnya.

Semua ini mungkin terdengar seperti fiksi ilmiah, atau hype, tetapi area penelitian ini menjanjikan. Antarmuka otak-komputer atau BCI, mungkin dalam waktu dekat dapat membantu pasien dengan cedera otak atau gangguan kemampuan motorik untuk pulih atau lebih terlibat dengan lingkungan sekitar. Seseorang dengan kemampuan motorik yang berkurang dapat mengontrol kursi roda mekanis dengan otak mereka, atau bahkan mungkin peralatan dan perangkat rumah tangga seperti televisi atau termostat tanpa mengangkat jari, meningkatkan kemandirian mereka. Dalam jangka panjang bahkan mungkin membantu meningkatkan kemampuan kognitif orang. Tetapi untuk saat ini berbagai tantangan teknologi dan manusia tetap ada.

Antarmuka

Tantangan seperti itu adalah apa yang diteliti oleh Dr. Fabien Lotte, Direktur Riset di Inria Bordeaux-Sud-Ouest di Prancis. “Kebanyakan antarmuka otak-komputer berfungsi, tetapi tidak berfungsi dengan baik,” katanya.

Ada dua jenis BCI utama: non-invasif dan invasif. Versi non-invasif adalah yang paling umum, dan hanya sensor yang ditempatkan di kepala manusia, seperti topi berteknologi tinggi yang penuh kabel. Mereka mengukur aktivitas otak dan menerjemahkan data itu ke komputer. BCI invasif di sisi lain adalah sensor yang ditempatkan di dalam tengkorak, yang sedang dieksplorasi oleh Neuralink.

BCI mungkin ingin mengarahkan penunjuk mouse ke kiri atau kanan berdasarkan aktivitas otak pengguna. Dr. Lotte menyebutkan bahwa, rata-rata, BCI melakukannya dengan benar sekitar 60% hingga 80% dari waktu, meskipun ini tergantung pada berapa banyak perintah mental yang disertakan. Sistem yang hanya membuat kursor ke kiri atau kanan hanya mencakup dua perintah mental dan memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi sekitar 70% hingga 80%. Jadi sekali setiap beberapa kali sistem membuat kesalahan. “Jika mouse komputer membuat banyak kesalahan, Anda tidak akan menggunakannya,” kata Dr. Lotte.

Tetapi bagi Dr. Lotte masalahnya mungkin juga terletak tidak hanya pada teknologi tetapi orang-orang yang menggunakan BCI. “Mengontrol BCI adalah keterampilan yang perlu Anda pelajari,” katanya. “Kami tidak hanya membutuhkan teknologi yang bagus, kami juga membutuhkan pengguna yang terlatih.”

Dr. Lotte memimpin proyek penelitian, yang disebut BrainConquest, yang merancang pelatihan yang lebih baik untuk pengguna BCI non-invasif. Para peneliti memberi pengguna latihan seperti bermain video game dengan otak mereka, di mana seseorang berpikir tentang tindakan yang perlu dilakukan di layar. Tetapi tim juga merancang sistem umpan balik yang lebih baik, seperti sarung tangan taktil yang memberikan getaran pada tangan pengguna.

Umpan balik sosial, seperti dorongan, juga diuji. Mereka bahkan merancang pendamping buatan, yang disebut PEANUT, yang terlihat seperti robot kartun lucu, dengan layar untuk wajahnya. “Sangat sulit untuk memiliki guru manusia yang konsisten,” kata Dr. Lotte, dengan alasan pendamping buatan menawarkan interpretasi aktivitas otak yang lebih seragam dan masih dapat memberikan pengalaman umpan balik yang berguna.

Penelitian masih berlangsung, tetapi menunjukkan peningkatan yang signifikan pada pengguna tertentu. Kombinasi umpan balik taktil dan visual memberikan peningkatan akurasi rata-rata 5% untuk seluruh grup pengujian. KACANG memiliki efek positif pada orang yang suka bekerja dalam kelompok. Tanpa PEANUT, keakuratannya rata-rata 63%, yang naik antara 5% dan 10% tergantung pengguna. Namun, pengguna yang suka bekerja sendiri akan melihat penurunan performa saat PEANUT hadir.

Data

Teknologi di sisi lain juga tetap menjadi tantangan. Dr. Aaron Schurger, asisten profesor di Universitas Chapman di AS, berpendapat bahwa pendekatan analisis data yang digunakan BCI dapat ditingkatkan. Secara tradisional, BCI hanya menggunakan data dari saat pengguna ingin melakukan tindakan. Mereka, misalnya, mengumpulkan sejumlah besar data otak dari saat pengguna ingin mengarahkan penunjuk mouse ke kiri dan menggunakannya untuk lebih menyadari saat mereka perlu melakukan tindakan itu.

Tetapi Dr. Schurger berpendapat bahwa kita perlu melihat lebih jauh dari kumpulan informasi yang sempit itu, dan juga memasukkan data dari saat otak, katakanlah, istirahat. Ini adalah konsep yang sebelumnya dieksplorasi dalam proyek penelitian ACTINIT. “Kami sekarang sedang melihat semua datanya,” kata Dr. Schurger. “Tidak hanya data tepat sebelum gerakan.”

Schurger membandingkan ini dengan ramalan cuaca, di mana ahli meteorologi menggunakan data cuaca dalam jumlah besar untuk membuat prediksi tentang apa yang akan terjadi. “Jika Anda ingin memprediksi kapan akan hujan, Anda tidak akan melakukan pekerjaan yang sangat baik jika Anda hanya melihat hari-hari hujan. Anda akan kehilangan separuh gambaran seperti itu.”

Namun jika BCI ingin benar-benar memperbaiki masalah yang mengganggu mereka saat ini, tindakan yang lebih radikal mungkin diperlukan daripada pelatihan pengguna atau analisis data yang lebih baik. Ini akan membutuhkan peneliti untuk melampaui teknologi non-invasif. Salah satu metode non-invasif utama disebut EEG atau electroencephalography. Di sini elektroda dipasang ke kulit kepala, yang mengukur arus listrik yang dikirim oleh neuron di dalam otak. “EEG mengukur arus mikro yang mencerminkan aktivitas otak,” kata Dr. Lotte.

Ketika seseorang mengambil tindakan atau memikirkannya, itu mungkin memicu ratusan ribu neuron, sehingga menghasilkan arus listrik yang cukup besar untuk diukur di kulit kepala. Sistem perangkat lunak kemudian mencoba memahami data ini dan menghubungkannya dengan tindakan atau pemikiran.

Tetapi bagi Dr. Schurger, EEG secara efektif tidak berubah. “Orang-orang telah menangani masalah ini selama tiga hingga empat dekade sekarang, dan belum ada terobosan besar untuk waktu yang lama,” katanya.

Tengkorak

Pertanyaan kuncinya di sini adalah ketebalan tengkorak. Ini mungkin melindungi otak kita dengan sangat baik, tetapi juga membuat lebih sulit untuk mengetahui apa yang terjadi di baliknya.

“Sinyal dari otak sangat lemah,” kata Dr. Schurger. “Bayangkan Anda memposisikan beberapa mikrofon di atas stadion sepak bola yang padat, dan Anda mencoba untuk memulai satu percakapan. Anda mungkin menyadari ketika sebuah gol dicetak, tetapi percakapan tunggal itu sangat sulit untuk dibedakan.”

Solusinya adalah pergi ke stadion, lebih dekat dengan aksi. Atau untuk BCI, bor ke tengkorak dan pasang sensor langsung ke otak. Ini memberi para peneliti sinyal yang lebih baik, dan BCI invasif telah dipasang pada manusia sejak akhir 1970-an, dalam kasus eksperimental di mana mereka memulihkan penglihatan parsial pada pasien buta dan memungkinkan orang yang lumpuh untuk mengendalikan prostetik. Tapi mereka juga datang dengan berbagai pertimbangan medis.

Pertama, dokter perlu meyakinkan pasien dan regulator untuk membiarkan mereka memasang perangkat di dalam kepala seseorang. Selain itu, mungkin ada komplikasi medis. Tubuh pasien mungkin menumbuhkan jaringan kekebalan di sekitar sensor, atau bahkan menolaknya. Yang dapat menyebabkan sinyal yang lebih buruk untuk perangkat, atau efek kesehatan negatif bagi pasien. “Ada benda asing di dalam tengkorak Anda,” kata Dr. Schurger. “Tubuh cenderung ingin menolak itu.”

Untuk alasan ini, aplikasi yang lebih futuristik di mana manusia dan mesin bergabung bersama untuk meningkatkan kemampuan kognitif, mungkin harus menunggu beberapa saat. Untuk saat ini, aplikasi medis mungkin akan mendominasi bidang ini menurut Dr. Schurger.

Non-invasif

Tetapi bahkan sistem BCI yang tidak bekerja dengan baik masih menemukan aplikasi. Lotte menyebutkan bahwa BCI non-invasif dapat membantu rehabilitasi pasien stroke, yang juga dieksplorasi bersama rumah sakit Pellegrin di Bordeaux. Seorang penderita stroke saat ini sudah perlu melatih bagian otaknya yang rusak dengan, misalnya, memikirkan tindakan tertentu. BCI dapat membantu pasien dengan memberi mereka umpan balik tentang latihan otak ini, meskipun proyek ini terlalu dini untuk menyajikan hasil tentang keefektifan.

“Di sini tidak masalah bahwa sistemnya tidak terlalu bisa diandalkan,” kata Dr. Lotte. “Anda tidak mencoba mengendalikan sesuatu. Anda mencoba mempelajari kembali cara menggunakan area tersebut dan meningkatkan pemulihan.”

Kasus penggunaan lain yang disebutkan Dr. Lotte adalah BCI pasif. Di sini teknologi digunakan untuk memantau aktivitas otak. Profesional berisiko tinggi seperti pilot di masa depan dapat mengenakan BCI non-invasif selama penerbangan untuk memantau kelelahan dan konsentrasi mereka. Dengan memantau aktivitas otak mereka, anggota kru lainnya dapat mendeteksi saat mereka terlalu lelah atau kewalahan. Konsep yang sama bahkan dapat digunakan untuk mengukur tingkat keterlibatan siswa, untuk menentukan bagaimana menyesuaikan materi pembelajaran.

Dr. Lotte tidak ingin membuat prediksi tentang kapan BCI, baik invasif maupun non-invasif, dapat diterapkan secara lebih luas. Tapi dia memerhatikan bahwa start-up BCI muncul lebih teratur. “Riset BCI menjadi topik hangat dalam beberapa tahun terakhir,” ujarnya. “Banyak lab dan perusahaan sedang mengerjakannya, tapi sejauh ini belum bisa diandalkan.”

Dr Schurger setuju. Dia memperingatkan tentang hype, tetapi menurutnya bidangnya sedang maju. “Penggunaan BCI invasif akan meningkat dalam lima sampai sepuluh tahun mendatang,” kata Dr. Schurger. “Untuk penggunaan medis, kami cenderung melihat aktivitas utama selama periode ini.”


Pembelajaran mesin, temui emosi manusia: Cara membantu komputer memantau kondisi mental Anda


Disediakan oleh Horizon: Majalah Riset & Inovasi Uni Eropa

Kutipan: Komputer yang dikendalikan otak menjadi kenyataan, tetapi rintangan utama tetap ada (2020, 2 Desember) diambil 2 Desember 2020 dari https://techxplore.com/news/2020-12-brain-controlled-reality-major-hurdles.html

Dokumen ini memiliki hak cipta. Selain dari transaksi yang adil untuk tujuan studi atau penelitian pribadi, tidak ada bagian yang boleh direproduksi tanpa izin tertulis. Konten disediakan untuk tujuan informasi saja.


Halaman Ini Di Persembahkan Oleh : Keluaran SGP