Miya-kompyuter interfeysi

Miya-kompyuter interfeysi (BCI), baʼzan miya-mashina interfeysi (BMI) deb ham ataladi, miya elektr faolligi va tashqi qurilma, odatda kompyuter yoki robot qoʻli oʻrtasidagi toʻgʻridan-toʻgʻri aloqa bogʻlanishidir. BCI’lar koʻpincha insonning kognitiv yoki sensor-motor funksiyalarini tadqiq qilish, yordam berish, kuchaytirish yoki tuzatishga qaratilgan. Ular koʻpincha inson-mashina interfeysi sifatida tasavvur qilinadi, bu esa tana qismlarini (qoʻllarni …) harakatlantirish oraliqlarini oʻtkazib yuboradi, garchi ular miya va mashina oʻrtasidagi farqni yoʻqotish imkoniyatini ham oshiradi. BCI implementatsiyalari elektrodlarning miya toʻqimalariga jismonan qanchalik yaqinligiga qarab, noinvaziv (EEG, MEG, MRI) va qisman invaziv (ECoG va endovaskulyar) hamda invaziv (mikroelektrod massiv) turlarga boʻlinadi.

BCI’lar boʻyicha tadqiqotlar 1970-yillarda Jek Vidal tomonidan Kaliforniya universiteti, Los-Anjeles (UCLA)da Milliy fanlar fondi granti ostida boshlandi, keyinchalik DARPA tomonidan shartnoma orqali davom ettirildi.Vidalning 1973-yildagi maqolasi ilmiy adabiyotga miya-kompyuter interfeysi iborasini kiritdi.

Miyaning kortikal plastisligi tufayli, implantatsiyalangan protezlardan keladigan signallar moslashgandan soʻng, miya tomonidan tabiiy sensor yoki effektor kanallari kabi ishlov berilishi mumkin. Bir necha yillik hayvonlar ustida olib borilgan tajribalardan soʻng, 1990-yillarning oʻrtalarida insonlarga birinchi neyroprotez qurilmalari implantatsiya qilindi.

Frontal lobdan (EEG miya toʻlqinlari)olingan statistik vaqtinchalik xususiyatlarga mashinani oʻrganishni qoʻllash orqali inson-kompyuter oʻzaro taʼsirini oʻrganish boʻyicha tadqiqotlar ruhiy holatlarni (dam olish, neytral, konsentratsiya) tasniflashda muvaffaqiyatga erishdi,ruhiy-emotsional holatlarni (salbiy, neytral, ijobiy) va talamokortikal disritmiyani tasniflashda muvaffaqiyatga erishdi.

 Tarixi 
Miya-kompyuter interfeyslarining (BCI) tarixi Hans Bergerning miya elektr faolligini kashf etishi va elektroensefalografiyani (EEG) rivojlantirishi bilan boshlanadi. 1924-yilda Berger EEG yordamida inson miya faolligini birinchi boʻlib yozib oldi. Berger EEG izlarini tahlil qilish orqali alfa toʻlqini (8-13 Hz) kabi tebranish faolligini aniqlay oldi.

Bergerning birinchi yozish qurilmasi juda oddiy edi. U bemorlarining bosh terisiga kumush simlar joylashtirdi. Keyinchalik, ular bemorning boshiga kauchuk bandajlar bilan oʻrnatilgan kumush folga bilan almashtirildi. Berger bu sensorlarni Lippmann kapillyar elektrometeriga uladi, ammo natijalar umidsizlik bilan yakunlandi. Biroq, voltajlarni 10⁻⁴ voltgacha koʻrsata oladigan Siemensning ikki spiral yozish galvanometri kabi yanada rivojlangan oʻlchov qurilmalari muvaffaqiyatga olib keldi.

Berger EEG toʻlqin diagrammalaridagi oʻzgarishlar bilan miya kasalliklari oʻrtasidagi oʻzaro bogʻlanishni tahlil qildi. EEGʻlar miya tadqiqotlari uchun butunlay yangi imkoniyatlar ochdi.

Garchi bu atama hali yaratilmagan boʻlsa-da, eng dastlabki ishlayotgan miya-mashina interfeyslari misollaridan biri amerikalik kompozitor Alvin Lucierning 1965-yildagi „Music for Solo Performer“ asaridir. Ushbu asar EEG va analog signalni qayta ishlash apparaturasini (filtrlar, amplifikatörlar va mikser) akustik zarba asboblarini ragʻbatlantirish uchun foydalanadi. Asarni ijro etish uchun alfa toʻlqinlarni ishlab chiqarish va shu orqali asboblarni ovoz kuchaytirgichlar yordamida „oʻynash“ talab etiladi; ovoz kuchaytirgichlar asboblarga yaqin yoki bevosita ularning ustiga joylashtiriladi.

Vidal „BCI“ atamasini yaratdi va ushbu mavzuda birinchi hamkorlar tomonidan koʻrib chiqilgan nashrlarni taqdim etdi.U BCI’larning ixtirochisi sifatida keng tanilganWolpaw, J. R. and Wolpaw, E. W. (2012). „Brain-Computer Interfaces: Something New Under the Sun“. In: Brain-Computer Interfaces: Principles and Practice, Wolpaw, J. R. and Wolpaw (eds.), E. W. Oxford University Press..Bir qayta koʻrib chiqish Vidalning 1973 yildagi maqolasida EEG signallari yordamida tashqi obyektlarni boshqarish boʻyicha „BCI chaqiruvi“ni taʼkidlaganini, ayniqsa BCI nazorat uchun Contingent Negative Variation (CNV) potensialidan foydalanishni qiyinchilik sifatida koʻrsatganini aytib oʻtgan. Vidalning 1977 yildagi tajribasi 1973 yildagi BCI chaqiruvidan keyingi birinchi BCI qoʻllanishi boʻldi. Bu noninvaziv EEG (aslida Visual Evoked Potentials (VEP)) yordamida kompyuter ekranida kursor kabi grafik obyektni boshqarish edi. Namoyish maʼlum bir labirintda harakatlanishni oʻz ichiga oldi.

1988-yilda fizik obyekt, yaʼni robotning noninvaziv EEG yordamida boshqarilishi birinchi marotaba namoyish qilindi. Tajriba EEG yordamida robotning harakatini koʻrsatdi, bu robotni yerga chizilgan chiziq boʻylab harakatlanishga, shu jumladan bir nechta boshlash-toʻxtatish-qayta boshlash tsikllarini amalga oshirishga imkon berdi. Chiziqni kuzatish robotning standart xatti-harakati boʻlib, u mustaqil intellekt va mustaqil energiya manbasidan foydalanadiS. Bozinovski, M. Sestakov, L. Bozinovska: Using EEG alpha rhythm to control a mobile robot, In G. Harris, C. Walker (eds.) Proc. IEEE Annual Conference of Medical and Biological Society, p. 1515-1516, New Orleans, 1988S. Bozinovski: Mobile robot trajectory control: From fixed rails to direct bioelectric control, In O. Kaynak (ed.) Proc. IEEE Workshop on Intelligent Motion Control, p. 63-67, Istanbul, 1990M. Lebedev: Augmentation of sensorimotor functions with neural prostheses. Opera Medica and Physiologica. Vol. 2 (3): 211-227, 2016M. Lebedev, M. Nicolelis: Brain-machine interfaces: from basic science to neuroprostheses and neurorehabilitation, Physiological Review 97:737-867, 2017.

1990-yilda yopiq siklli, ikki tomonlama, moslashuvchan BCI haqida hisobot taqdim etildi, bu BCI anticipator miyaning potentsiali, yaʼni Contingent Negative Variation (CNV) potentsiali yordamida kompyuter signalizatorini boshqarishni amalga oshirdiL. Bozinovska, G. Stojanov, M. Sestakov, S. Bozinovski: CNV pattern recognition: a step toward a cognitive wave observation, In L. Torres, E. Masgrau, E. Lagunas (eds.) Signal Processing V: Theories and Applications, Proc. EUSIPCO-90: Fifth European Signal Processing Conference, Elsevier, p. 1659-1662, Barcelona, 1990 L. Bozinovska, S. Bozinovski, G. Stojanov, Electroexpectogram: experimental design and algorithms, In Proc IEEE International Biomedical Engineering Days, p. 55-60, Istanbul, 1992. Tajribada, CNV tomonidan ifodalangan miya kutilishi holati S1-S2-CNV paradigmasida S2 signalizatorini boshqarish uchun qayta aloqa sikli orqali ishlatilgani tasvirlangan. Natijada miya kutilish oʻrganishini aks ettiruvchi kognitiv toʻlqin Electroexpectogram (EXG) deb nomlandi. CNV miya potentsiali Vidalning 1973-yildagi chaqiruvining bir qismi edi.

2010-yillarda olib borilgan tadqiqotlar neyral stimulyatsiyaning funktsional ulanishni va unga bogʻliq xatti-harakatlarni molekulyar mexanizmlar orqali tiklash imkoniyatini koʻrsatdi.Bu BCI texnologiyalari funktsiyalarni tiklash imkoniyatiga ega boʻlishi mumkin degan konsept uchun eshikni ochdi.

2013-yildan boshlab, DARPA BRAIN tashabbusi orqali BCI texnologiyalarini moliyalashtirdi, bu tashabbus Pittsburgh universiteti tibbiyot markazi, Paradromics, Brown universiteti va Synchron kabi jamoalar tomonidan olib borilgan ishlarni qoʻllab-quvvatladi.

 Neyroprotezlar 
Neyroprotezlar – bu neyrobiologiya sohasiga oid boʻlib, sunʼiy qurilmalar yordamida zararlangan nerv tizimlari va miya bilan bogʻliq muammolar yoki sezgi yoki boshqa organlarning (peshob pufagi, diafragma va boshqalar) funksiyalarini almashtirish bilan shugʻullanadi. 2010-yil dekabr holatiga koʻra, dunyo boʻylab taxminan 736,900 kishiga koʻkqorinchali implantatlar neyroprotez qurilmalari sifatida oʻrnatilgan. Boshqa neyroprotez qurilmalari koʻrishni tiklashga, jumladan retinal implantlarga qaratilgan. Biroq, birinchi neyroprotez qurilmasi yurak stimulyatori edi.

Bu atamalar baʼzan bir-birining oʻrnida ishlatiladi. Neyroprotezlar va BCI’lar koʻrishni, eshitishni, harakatni, muloqot qila olishni va hatto kognitiv funksiyani tiklash kabi bir xil maqsadlarni amalga oshirishga intiladi.Ikkalasi ham oʻxshash tajribaviy usullar va jarrohlik texnikalaridan foydalanadi.

 Hayvonlar ustida olib borilgan tadqiqot 
Bir nechta laboratoriyalar maymun va sichqonlarning miya korteksidan signallarni oʻqib, BCI’larni harakatni amalga oshirish uchun ishlatishga muvaffaq boʻldi. Maymunlar kompyuter kursorlari harakatga keltirish va robot qoʻllarni oddiy vazifalarni bajarishga buyurish uchun faqat vazifani oʻylab koʻrish va natijalarni koʻrish orqali, motor chiqishini ishlatmasdan harakat qildilar. 2008-yil may oyida Pittsburgh universiteti tibbiyot markazida maymunning robot qoʻlni oʻylab ishlatishini koʻrsatgan suratlar bir nechta tadqiqotlarda nashr etildi. Qoʻylar ham Synchronʼning Stentrode kabi BCI texnologiyalarini baholash uchun ishlatilgan.

2020-yilda Elon Musk Neuralink toʻgʻri choʻchqaga muvaffaqiyatli implantatsiya qilindi. 2021-yilda Musk kompaniya Neuralink qurilmasi yordamida maymunni video oʻyinlarini oʻynashga muvaffaqiyatli oʻrgatganini eʼlon qildi.

 Oldingi ishi 
1969-yilda Fetz va boshqalar tomonidan Vashington universitetining Tibbiyot maktabi, Regional Primate Research Center va Fiziologiya va Biofizika kafedrasida olib borilgan operant shartlash tadqiqotlari maymunlar neyral faollik yordamida biofeedback qoʻlini boshqarishni oʻrganishi mumkinligini koʻrsatdi. 1970-yillarda olib borilgan shunga oʻxshash tadqiqotlar maymunlar toʻgʻri mukofotlangan taqdirda asosiy motor korteksdagi individual va bir nechta neyronlarning otish tezliklarini boshqarishni oʻrganishi mumkinligini aniqladi.

Harakatni boshqaradigan motor korteks neyronlaridan harakatlarni qayta tiklash uchun Algoritmlar 1970-yillarga borib taqaladi. 1980-yillarda, Georgopoulos Jon Xopkins universitetida rhesus makakalaridagi motor korteksning individual neyronlarining elektr javoblari va qoʻllarining harakat yoʻnalishi oʻrtasida matematik bogʻlanishni aniqladi. U, shuningdek, maymunning miya turli sohalarida tarqalgan neyronlar guruhlari birgalikda motor buyruqlarini boshqarishini aniqladi. U uskunalar cheklovlari sababli faqat bitta sohadagi neyronlarning otishlarini yozib olish imkoniga ega boʻldi.

Bir nechta guruhlar neyronlar guruhlaridan (neyronlar toʻplamlaridan) yozib olish orqali murakkab miya motor korteks signallarini olishga muvaffaq boʻlishdi va ularni tashqi qurilmalarni boshqarish uchun ishlatishdicitation needed
 

Turkum:Virtual reallik
Turkum:Foydalanuvchi interfeysi texnikasi