Aju-arvuti liides

Aju-arvuti liides (AAL) ehk aju-masina liides või ka aju otseliides (inglise keeles brain-computer interface) on seade otsekommunikatsiooniks peaaju ja väliste seadmete vahel. AAL-i eesmärgiks on toetada, täiendada, parandada või uurida inimese kognitiivseid või sensormotoorseid funktsioone. Teadusuuringud algasid 1970. aastatel ülikoolis University of California Los Angeles (UCLA), National Science Foundation toetuse abil, millele järgnes leping DARPAga.. Selle uuringu raames tehtud publikatsioonid andsid alguse terminile brain-computer interface teaduslikus kirjanduses. AAL valdkond on vahepeal arenenud enamasti neuroproteeside suunas, mille eesmärk on taastada kahjustatud kuulmist, nägemist ja liikumist. Tänu tähelepanuväärse korteksi plastilisuse, pärast kohanemist saab aju käsitleda signaale, mis tulevad siiratud proteesidest nagu nad tuleksid loomuliku sensorilt. Pärast aastaid loomadega eksperimenteerimist valmisid 1990. aastate keskel esimesed neuroproteesid ka inimeste jaoks.  Pikemalt artiklis Neuroprotees Neuroproteesimine on neuroteaduse ala, mis tegeleb seadmete loomisega, mis võiksid asendada häirega närvisüsteemi funktsiooni või meeleelundite. Levinuim neuroprotees on kohleaarne implantaat, mida aastal 2006 siirati umbes 100 000 inimestele kogu maailmas. On ka selliseid neuroproteese, mille eesmärgiks on taastada nägemine, sealhulgas võrkkesta implantaat. Erinevused AAL ja neuroproteeside vahel on enamasti selles, et neuroprotees tavaliselt ühendab närvisüsteemi seadmega, samas AAL tavaliselt ühendab aju (või närvisüsteemi) koos arvutisüsteemiga. Neuroprotees saab ühendada iga osa närvisüsteemist – näiteks perifeersete närvidega, mõiste "AAL" aga tavaliselt mõistakse kitsamad klassi süsteeme, mis ühendatakse kesknärvisüsteemiga. Terminid on mõnikord kasutatavad sünonüümidena, ja mõjuval põhjusel. Neuroproteeside ja AAL-i eesmärk on sama, näiteks taastada nägemist, kuulmist, liikumist, võimalust suhelda ja isegi kognitiivseid funktsioone. Mõlemad kasutavad sarnaseid katsemeetodid ja kirurgia tehnikaid. Mitmed laboratooriumid on suutnud salvestada signaale ahvi ja rotti korteksist, et teostada AAL abil liikumist. Ahv liigutab arvuti kursori ekraanil ja annab käsu robotkäele täita lihtsaid ülesandeid ainult mõtlemisega ja ilma mingit motoorset aktiivsust. Teiste uuringute jooksul õnnestus dekodeerida kasside visuaalseid signaale. Fetzi ja tema kolleegide tehtud uuringud näitasid, et ahv võib õppida juhtima biotagasiside meetri (robotkäe liigutamist) neuroaktiivsusega. See töö 1970. aastal tegi kindlaks, et ahvid suudavad kiiresti õppima juhtima üksiku ja mitmete neuronite aktiivsust mootor cortex, kui neid premeerida määratud mustri genereerimise eest. Uuringud, mis arendasid algoritme, mille abil saab liikumise kontrollivaid neuronitest rekonstrueerida liikumised ise, ulatuvad 1970. 1980ndatel Apostolos Georgopoulos Johns Hopkinsi ülikoolist leidis matemaatilise seost elektriliste tagasiside üksiku korteksi neuroni ja suunda, kuhu ahv liigutas oma käe, vahel (põhineb koosinus funktsioonil). Ta leidis ka, et hajutatud neuronite grupid aju eri alades juhtivad motoorse funktsioone, kuid ta ei saanud salvestada iga ala aktiivsust eraldi varustuse tehnilise piirangute pärast. Kiire areng AAL-i vallas algas 1990. aastate keskpaigast. Mitmed rühmad said lugeda keerulised signaalid aju mootori keskusest kasutades salvestisi närvi ansamblist (neuronite grupid) ja kasutada neid, et juhtida väliseid seadmeid. Uurimisrühmade eesotsas olid Richard Andersen, John Donoghue, Phillip Kennedy, Miguel Nicolelis, ja Andrew Schwartz. Phillip Kennedy ja tema kolleegid ehitasid esimene korteksisisemine AAL, siirates elektroodid ahvi ajusse. 1999. aastal University of California, Berkeley ülikoolis Yang Dan koos kolleegidega dekodeeris neuronite signaalid ja reprodutseeris pilte mida kassid nägid. Meeskond kasutas elektroode põimitud kasside nägemiskühmas. Teadlased vaatlesid 177 ajurakku nägemiskühmude alas, mis dekodeerib signaalid võrkkestast. Kassidele oli näidatud kaheksa lühifilmi ja nende neuronite aktiivsus oli salvestatud. Kasutades matemaatilise filtreid, teadlased dekodeerisid signaale, et rekonstrueerida nendest filme, mida kassid nägid ja suutnud seda teha. Rekonstruktsiooni peal olid äratuntavad stseenid ja liikuvad objektid. Sarnaseid tulemusi, aga juba inimeste peal olid saavutatud Jaapani teadlastega (vt allpool). Miguel Nicolelis oli silmapaistev meetodi pooldaja, kus erinevaid elektroode jaotakse ajus suuremale pindalale selleks, et saada neuronite signaalid AAL-i juhtimiseks. On öeldud, et selline närviansambel vähendab tagasiside varieeruvust, mida üksikud elektroodid toodavad, aga raskendab AAL-iga suhtlemist. Pärast esimesi eksperimente rottidega 1990. aastatel töötasid Nicolelis ja tema kolleegid välja AAL-i, mis dekodeeris ahvi aju aktiivsust ja kasutasid seadmed selleks et reprodutseerida ahvi liikumised robotkäega. Ahvid omavad head sirmis ja ahne oskused ning oskavad hästi oma käega manipuleerida, mis teeb need ideaalseks objektiks selle eksperimendi jaoks. Aastaks 2000 õnnestus rühmal luua AAL, mis reprodutseeris ahvi liikumised ajal, kui ahv tegutses juhtkangiga või hankis süüa. AAL tegutses reaalsel ajal ning võiks ka juhtida eraldi robotid Interneti kaudu. Aga sel juhul ahv ei näe liigutavat robotkätt ega saa tagasisidet oma tegutsemise kohta. Hiljemad Nicolelisi eksperimendid ahvidel tagasisideahela loomisega ja ahvi liikumiste reprodutseerimisega robotkäega õnnestusid. Oma sügava lõhkiga ja kortsulise ajuga, reesusahvi peetakse paremaks inimese neurofüsioloogia mudeliks. Ahvid oli õpetatud liikuma objekti poole kätte arvuti ekraanil ja võtma seda juhtnuppu manipuleerides, samal ajal robotkäsi tegi samad liigutused, aga oli peidetud ahvist. Pärast seda oli tehtud sama eksperiment aga seekord ahv nägi robotkäe liigutamist ja sai seostada oma tegevused ekraanil robotkäe tegevustega. Oli ka teised laborid, mis tegelesid AAL arenguga ja algoritmidega, mis dekodeerisid neuronite signaalid. Nende hulgas John Donoghue Brown ülikoolist, Andrew Schwartz Pittsburghi ülikoolist ja Richard Andersen California Tehnoloogiainstituudist. Need teadlased olid suutelised reprodutseerida töötavaid AAL-e, vaatamata sellele, et nemad salvestasid signaalid vähema arvu neuronitest kui Nicolelis (15–30 nendel ja 50–200 temal). Donoghue rühm teatas, et oli võimalik õpetada ahvi kasutama AAL selleks et jälgida visuaalse objekte ekraanil. Schwartz's group created a BCI for three-dimensional tracking in virtual reality and also reproduced BCI control in a robotic arm. Grupp demonstreeris kuidas ahv saab toita enda kasutades robotkätt, millega manipuleeris ahv ise kasutades oma aju signaale. Anderseni rühm oma AAL-is kasutas salvestused neuronite aktiivsusest, mis tekib enne liigutuse sooritamist kui loom kavatseb hakkama liigutust tegema selleks, et endale sööki kätte saada. Lisaks kinemaatilse ja kineetilise jäse liigutamise parameetrite ennustamist, tegeletakse ka AAL-iga mis võiks ennustada lihaste elektrotomograafilise või elektrilise aktiivsust. Selliseid AAL-e oleks võimalik kasutada selleks, et taastada paralüseeritud jäset, stimuleerides lihaseid elektrisignaalidega. Miguel Nicolelis näitas, et suurte neuronite ansamblite annab võimalust ennustada käe liikumist. See töö sai võimalikuks pärast AAL-i loomist, mis oli suuteline käe liigutamise kavatsust tuvastama ning transleerima neid kunstliku käe liigutamiseks. Carmena programmeeris neuronite kodeeringud AAL-is, mis lubas ahvile robotkäe liigutamist juhtida, ja Lebedev väitis, et aju võrgustik reorganiseerub iseenda ja loob endale uus representatsioon robotkäest lisaks tavalise jäsemete representatsioonidele. Suurim takistus AAL-i arenguks nüüdisajal on see, et ei ole sensoreid, mis oleksid võimelised andma kindla, täpse ja robustse ligipääsu ajusignaalitele. On võimalik, et selline sensor saab olla loodud järgmise 20 aasta jooksul. Sellise sensori loomine laiendaks väga märgendavalt kommunikatsiooni võimalusi mida AAL pakub. AAL-i süsteemide arendamine on keeruline ja vajab palju aega. Et võitlema selle probleemiga Dr. Gerwin Schalk tegeleb laiakasutamisega AAL-süsteemi loomisega, mille nimeks on BCI2000. BCI2000 areneb 2000. aastast projektis, mida juhib ALLi R&D programm Wadsworth keskuses New York State Department of Health. On olemas uus juhtmevaba lähenemisviis. Ta kasutab iooni kanalid selleks et juhtida geneetiliselt määratud neuronite alamhulgad. Lihtsa õppimise ülesande kontekstis üleandvate rakkude illuminatsioon somatosensory koores on mõjutanud hiire liikumise suuna valimisele. Sisetungiva AAL-i põhilises eesmärgiks on nägemise häirete kõrvaldamine, nägemise taastamine, paralüseeritud inimestele uue võimaluste ja oskusi andmine. AAL-i siiratakse otseselt aju halli koesse kirurgilise meetodiga. Sissetungitavad seaded annavad kõigi parema signaali aga on olemas armkude tekitamise risk, mis põhjustab signaali nõrgenemist või täieliku kaotamist, sõltuvalt sellest, kuidas inimkeha reageerib võõra objektile. Nägemisteaduses on kasutatav otsene aju implantaat, et ravida omandatud nägemisvõimetust. Üks esimesest teadlasest, kes pakkus töötava AAL-iga nägemisvõimaluse taastamiseks oli William Dobelle. Dobelle'is esimene prototüüp oli siiratud 1978. aastal "Jerryle", mehele, kes kaotas nägemisvõimalust täiskasvanutuna. Ühemassiiviline AAL, mille oli 68 elektroodi oli siiratud Jerry visuaalse korteksi ja edukalt produtseeris fosfeenid, mis vastavad valguse nägemise tunne eest. Süsteem kasutas kaamerad, mis olid paigaldatud prillidesse ja saatsid signaali implantaadile. Alguses implantaat andis Jerryle võimalust näha halli värvi toonid piiratud alas ja madala kaadrilisusega. Ka oli vajalik, et seade oleks ühendatud kahetonnilise seadmega, kuid aga aja jooksul elektroonika ja arvutitehnika areng tegi võimalikuks portatiivse kunstliku silma tegemine. Aastal 2002 sai Jens Naumann, kes kaotas nägemise täiskasvuna, üheks 16 patsiendist, kes juba maksis Dobelle teise generatsiooni implantaadi saamise eest. See oli ka esimene AAL-i kommertskasutus. Seadme teine generatsioon kasutas keerulisema ja võimsama seadme, lubades parema fosfeenide jaotumist ja täielikuma nägemisvõimalust. Fosfeenid jaotuvad visuaalses alas, teadlased nimetavad seda täheöö efektiks. Kohe pärast selle implantaadi paiknemist Jens oli võimeline kasutama tema osaliselt taastatud nägemist selleks, et aeglaselt juhtida autot instituudi parklas. AAL-ide, mis on fokuseeritud motoorsele neuroproteseerimisele, eesmärgiks on kas taastada liikumisvõimalust või luua seadmed, mis aitaksid teha liigutused, näiteks robotkäed. Philip Kennedy ja Roy Bakay juhendatavad teadlased Emory ülikoolist Atlantas olid esimesed, kes siirdas inimesele seadme, mille signaali kvaliteet oli piisavalt hea selleks et simuleerida liikumist. Nende patsient, Johnny Ray (1944–2002) sai pärast insulti endale locked-in sündroomi. Rayi implantaat oli paigaldatud aastal 1998 ja ta elas piisavalt kaua, selleks et hakata töötama seadmega, lõpuks õppis ta arvutikursorit juhtima. Ta suri aastal 2002 aneurüsmi tagajärjel. Tetrapleegik Matt Nagle oli esimene inimene, kellel õnnestus juhtida kunstlikku robotkätt, kasutades AAL-i. See oli aastal 2005, üheksakuuline eksperiment inimese peal Cyberkinetics Neurotechnology’s BrainGate'i kiipimplantaadiga. Siiratud Nagleli paremasse pretsentraalsesse kääru (ala motoorses korteksis, mis vastutab käe liigutamise eest), 96-elektroodiline BrainGate'i seade lubas Naglelise juhtida robotkätt ainult mõtlemisega käe liigutamisest. Sama hästi sai ta liigutada arvutikursorit, valgustust sisse ja välja lülitada ja puldiga telerit juhtida. Aasta hiljem sai professor Jonathan Wolpaw Altran Foundation for Innovationi auhinna selle eest, et ta arendas tehnoloogiat, mis võimaldas paigaldada elektroode inimese koljusse, otsese ajuga ühendamise asemel. Osaliselt sissetungiv AAL seaded siiratakse koljusse aga seade ise on asub aju väljaspool, mitte hallaine sees. Nad annavad parema signaali kui mitteinvasiivsed AAL-id, sest kolju luukudu muudab ja suunab üle signaale, samal ajal aga osaliselt invasiivse meetodi puhul armkudu tekitamise risk on madalam, kui täiesti invasiivse AAL-i puhul. Elektrikotiograafia (ECoG) mõõdab aju elektrilist aktiivsust, mida saab kolju alt samamoodi kui mittetungiva elektroentsefolograafia puhul (vaata allpool), elektroodid asuvad plastilise padja sees, mis paigaldatakse korteksi peale. ECoG tehnika oli esimene kord proovitud inimese peal aastal 2004 Eric Leuthardtiga ja Daniel Moraniga Washingtoni ülikoolist Saint Louises. Hilisemate eksperimentidega õnnestus teadlastel saavutada see, et poiss oli võimeline mängima mängu "Space Invaders", kasutades oma ECoG implantaati. See näitab, et kontroll on kiire, nõuab minimaalset treeningut, ja võib olla ideaalne kompromiss signaali kvaliteeti ja invasiivsuse tase vahel. Valgusele reageerivuse kujundamise peal baseeruvad AAL seadmed on praegu ainult teoorias. Sellise seadme puhul koljusse siiratakse laser. Laser juhib ühe neuroni ja selle neuroni aktiivsust mõõdetakse lisaseadmega. Kui neuron annab signaali, laseri valguse maal ja laine pikkus muutuvad. See lubab uurijatele vaadelda iga neuroni aktiivsust. Kontakt hallainega saab olla vähem, seega ka armkudu tekitamise risk on vähem. Signaal saab olla kas subduraalne või epiduraalne, seda saadakse otse aju parenhüümust. Seda hakati uurida ainult viimasel ajal. Praegu ainus viis saada signaal kätte uurimiseks on invasiivsete seireseadmete abil. ECoGlt ootakse palju, sest selle eduka arenemise puhul saadakse kätte seade, millel on kõrge spektraalne lahutusvõime, parem signaali-müra suhe, laiem sagedusvahemik, nõuab vähem koolitusaega patsiendilt, samal ajal on lihtsama tehnilise ehitisega, risk on madalam, ning on saavutatav pikaajaline stabiilsus ühe neuroni signaali salvestamisel. Need funktsioonid ja hilisemad uuringud, mis näitavad kõrge taseme kontrolli võimalust, minimaalse koolituse ajaga, näitavad potentsiaali selleks, kasutada sellised seadmed igasuguste rakenduse jaoks, näiteks inimese motoorfunktsioonide taastamiseks. Invasiivsete eksperimentidega samaaegselt tehti ka inimeste peal eksperimente kasutades mitteinvasiivse neurokujutamise tehnoloogiat. Signaalid, mis on niimoodi salvestatud kasutati et juhtida lihaste sees olevate implantaati ja osalisest taastada liikumisvõimalust. Neid on kerge paigaldatavad, kuid aga signaali lahutus on madal, sest kolju nõrgendab signaali, hägustab ja lisab müra elektromagnetilisse lainetesse, mida neuronid produtseerivad. Kuigi need lained on taas avastatavad on raskem teha kindlaks piirkondi, kust signaal tuli. Elektroentsefolograafia (EEG) on kõige uuritavam potentsiaalne tehnoloogia kasutamiseks mitteinvasiivsetes seadmetes. Põhjuseks on piisavalt hea signaali lahutus, lihte kasutamine, mobiilsus ja madal hind. Samuti aga tehnoloogia müra vastuvõtlikkuse (teine oluline takistus AAL-i seadmete puhul) pärast eeltingimuseks selle kasutamiseks on pikkajaline eelõppe. Näiteks eksperimentidel, mis algasid 1990. aastate keskpaigas, Niels Birbaumer ülikoolist University of Tübingen saksamaal, õpetas paralüseeritud inimesi reguleerida aeglased korteksi potentsiaalid nende AAL-ides niimoodi, et nad oli suutelised juhtuda arvuti kursorit. (Birbaumer õpetas varem epilepsiapatsientidele, kuidas vältida haigushoogu, kontrolleerides vastav madalpinge laine). Eksperimendis osales 10 patsienti, kes pidid õppima juhtima arvutikursorit. Protsess oli aeglane, oli vaja rohkem kui tund selleks, et patsient saaks kirjutada 100 sümboli ekraani peale, eelõpe tihti võttis mitu kuud aega. Teine parameeter on vaadeldava laine tüüp. Birbaumeri ja Jonathan Wolpawi (New Yorgi osariigi ülikoolist) hilisemad teadusuuringud olid keskendatud sellise tehnoloogia arendamiseks, mis annaks kasutajatele võimalust valida need ajusignaalid, mis oleksid kõige lihtsamad AAL-i juhtimiseks, kaasarvatud mu ja beeta rütmid. Järgmiseks parameetriks on tagasisidemeetod, mida on näha P300 signaalide vaatlemisel. P300 lainete maalid tekitavad tahtmatult, kui inimene näeb ekraani peal midagi, mida ta tunneb, siis AAL saab dekodeerida mõtete kategooriat ilma eelõpet tegemata. Seevastu eelpool kirjeldatud biotagasisidemeetod vajab eelõpet, selleks et juhtida ajulained, et resulteeriv aktiivsus oleks AAL-i poolt vastuvõetav. Lawrence Farwell ja Emanuel Donchin töötasid EEG-põhise AAL-i välja 1980. aastatel. Nende "mentaalne protees" kasutas P300 ajulaine vastused, lubades patsientidele, nende hulgas ühele paralüseeritud inimesele, üleanda sõnad, tähed ja lihtsaid käske arvutile, ning selle abil rääkida kasutades arvuti juhendavat kõnesüntesaatorit. Hulk sarnaseid seadmeid oli arendatud pärast seda. Näiteks aastal 2000 Jessica Baylissi tehtud uuring Rochesteri ülikoolis näitas, et inimesed virtuaalreaalsuse kiivri kandes olid võimelised juhtida objekte selles virtuaalreaalsuses, kasutades P300 EEG andmed. 1990. aastate alguses Babak Taheri demonstreeris esimese kuiva elektroodi, ja multikanalise kuivade elektroodide massiivi. Üksiku kuiva elektroodi konstruktsioon ja tulemused avaldati aastal 1994. Kuiva elektroodide massiiv oli demonstreeritud et võrrelda Ag/AgCl elektroodidega. Seade koosneb neljast sensorite komplektidest, selleks et vähendada müra tase erinevatest sensorite signaale võrreeldamise teel. Kuiva elektroodi plussideks on: (1) ei ole vaja kasutada elektroliiti, (2) ei ole vaja nahka ettev almistada, (3) märgendavalt väiksem suurus (4) kokkukäideldavus EEG monitooringu süsteemidega. Aktiivsete elektroodide massiiv on integreeritud süsteem, mis koosneb anduritest oma vooluringetega, nad on paigaldatud pakendisse koos akumulaatoriga vooluringi toetamiseks. Selline integratsiooni tase on vajalik selleks, et saavutada funktsionaalset käideldavust, mida annab elektrood. Elektroodi testiti elektrilise testimisseadme peal ja ka inimese peal neljas modaalsuses: (1) spontaanne EEG, (2) sündmustega seotud potentsiaalid, (3) ajutüve potentsiaal (4) kognitiivsed sündmustega seotud potentsiaalid. Kuiva elektroodi käideldavus on võrreldav traditsioonilise märja Ag/AgCl elektroodidega, ja on parem mõnedes aspektides: pole vajalik elektroodide ega naha ettevalmistust tegema, kõrgem signaal-müra suhe. Aastal 1999, Case Western Reserve University teadlased Hunter Peckham juhtimise all kasutasid 64-elektroodiline EEG koljumüts selleks et osaliselt taastada käe liigutamisvõimalust Jim Jatichile. Jatich kontsentreeris lihtsedel ülesannetel, näiteks üles, alla, tema beetarütm EEG-st oli analüüsitud kasutades tarkavara, mis otsis maale tuleva signaalide sees. Põhiline maal oli identifitseeritud ja kasutatud selleks, et juhtida lüliti: kui aktiivsus oli rohkem kui keskmine siis lüliti positsiooniks peetakse sees, vastasel juhul väljas. See lubas Jatichile liigutada kursori ekraani peal ja veel signaalid olid kasutatud selleks, et juhtida närvikontrollerid, mis olid implanteeritud tema kätesse, mis andis võimalust teha mõned liigutused. Elektroonilised neurovõrgud on kasutatavad selleks, et juhtida eelõpetamise faasi. Fraunhofer Society teadlaste eksperimendid elektrooniliste neurovõrkude kasutamisega aastal 2004 näitasid märgendava parema resultaadi juba esimese 30 minuti jooksul. Eduardo Reck Miranda eksperimendid, mille eesmärgiks oli kasutada EEG ajuaktiivsuse salvestised ning assotsieerida neid muusikaga selleks, et lubada paralüseeritud inimestele väljendada ennast muusikaga elektroentsefalafooni kaudu. Ettevõtte Emotiv müüb aastast 2009 videomängukontrollerit EPOC. EPOC kasutab elektromagnetilisi sensoreid. Magnetentsefalograafia (MEG) ja funktsionaalne magnetilise resonantsi kujundamine (fMRI) on mõlemad kasutatavad mitteinvasiisvse AAL-i jaoks. Laiali tuntud eksperimendil, fMRI andis kahele kasutajale võimalust mängida pingpongi reaalsel ajal analüüsides biotagasiside tehnikaga nende hemodünaamilist tagasisidet ja verevolu ajus. fMRI hemodünaamilise tagasiside mõõtmed reaalsel ajal olid ka kasutatud et juhtida robotkäe 7 sekundilise hilinemisega mõte ja liigutamise vahel. Veel hilisem uuring, mis on tehtud organisatsioonis Advanced Telecommunications Research (ATR) arvutusliku neuroteaduse laboris Kyotos Jaapanis andis võimalust rekonstrueerida kujutis kohe inimese ajust ja näidata seda arvuti ekraanil. Esimesed tulemused on piiratud mustvalge pildiga suurused 10x10 pikslit, aga teadlased väidavad et on võimalik saada ka värvilise pildi ja isegi näidata ja salvestada unesid. John Donoghue ja tema kolleegid asutasid Cyberkinetics. Ettevõtte müüb oma elektroodide massiive BrainGate'i nime all ja pani oma põhitegevuseks praktilise AAL-i arendamine inimeste jaoks. BrainGate baseerub Utah Arrayl, mis on loodud Dick Normanniga. Philip Kennedy asutas Neural Signals aastal 1987 sellise AAL-ide loomiseks, mis lubaksid paralüseeritud patsientidele suhelda välismaailmaga ja juhtida välised seadmed. Invasiivsete AAL-ide kõrval müüb ettevõte ka implantaate kõne taastamiseks. Neural Signals' Brain Communicator AAL seade kasutab klaaskoonused, mis sisaldavad proteiinidega kaetud mikroelektroode, see lubab elektroodidele seostuda neuronitega. Ambient, TI arendajate konverentsil aasta 2008 algusel, demonstreeris produkti, mis oli neil arendamises. Selle nimeks on The Audeo. The Audeo arendatakse selleks et luua liides inimese ja arvuti vaheliseks kommunikatsiooniks, mis lubaks kasutada arvutit ilma motoorset aktiivsust sooritamata ega kõnetuvastamise kasutamata. Kasutades ajusignaale tuvastamist sõnadesse vormindatud mõtte (sõne ainult mõeldakse, et ütle neid) transleeritakse arvutisse. Mindball on arendatud ja kommertsialiseeritud ettevõttega Interactive Productline. See võimaldab kasutajaid võistelda: kellel neist tahtejõud on tugevam, see juhib palli liikumist. Mida rohkem mängija on kontsentreeritud, seda rohkem ta saab saavutada. Interactive Productline on Rootsi ettevõtte, mille eesmärgiks on arendada ja töödelda lihtsad seadmed mis arendavad inimese kontsentreerimise ja nõrgestumise oskust. Austria ettevõtte Guger Technologies g.tec pakub AAL süsteemid aastast 1999. Ettevõtte toodab põhilised AAL mudelid edasiarendamiseks ja uurimiseks. Seehulgas P300 veerija, motoorse aktiivsuse kujundaja, ja mu-rütm. Hispaania ettevõtte Starlab astus turule aastas 2009 ja pakub juhtmeta 4 kanaliga süsteem ENOBIO. Tehtud uuringute eesmärgiks süsteem pakub ja platvormi arvutirakenduste arendamiseks. Praegu on kolm peamist ettevõtet, mis pakuvad laiatarbetoodangut: Neural Impulse Actuator Emotiv Systems NeuroSky Praegu toimuvad uuringud selleks et luua sünteetilist või arvutiga juhtuvait telepaatiad, mis lubaks kasutajatele suhelda ainult teineteise neurosignaalide analüüsides. Uuringu eesmärk on leida ja analüüsida kõnespetsiifilisi neurosignaale, kasutades EEG-d, mis tekitavad enne kui sõnu öeldakse ja leida nendel üldmaale. 2009. aasta seisuga[update] oli see uuring keskendatud militaarvajadustele. Teadlased ehitasid seadmed mis saavad suhelda neurorakkudega ja täielikud neurovõrgud loomade väljaspoolses kultuuris. Koos jätkuvutega eksperimentidega loomadele AAL-ide siirdamisega, eksperimenditakse ka kasvatatud neurovõrkude peal, näitaks ehitatakse probleemide-lahendava neurovõrku, põhifunktsioonidega arvutid ja neurovõrku, mis saab manipuleerida robotkäega. Uuring üksiku neuroni stimuleerimisest ja signaali salvestamisest kasvas pooljuht kiibist tehnoloogiast, mida nimetatakse neuroelektroonikaks või neurokiibiks. Esimese neurokiibi näitas Caltech meeskond Jerome Pine ja Michael Maher juhe all aastal 1997. Caltech kiibis oli ruumi 16 neuronite jaoks. Aastal 2003, Theodore Bergeri rühm Lõuna-California ülikoolist alustas tööd neurokiibiga, mis peaks olema hipokampuse kunstlik asendaja. Kiip oli tehtud, et töötada rotti ajus ja oli prototüübiks keerulisema kiibi arendamiseks, et kasutada keerulisema ehitisega ajudes. Hipokampus oli valitud seepärast et arvatakse, et see on kõige struktureeritum aju osa ja seega ka kõige uuritum ala. Selle funktsiooniks on kodeerida kogemus salvestamiseks pikaajalises mälus. Thomas DeMarse Florida ülikoolist kasutas kasvatatud kultuuri, mis koosnes 25 000 neuronist, mis olid võetud roti ajust, et juhtida F-22 hävituslennuki simulaatori. Pärast korjamist, neuronid oli pandud Petri tassile ja kiiresti hakkasid ühenduma teineteisega et moodustada elav neurovõrk. Rakud oli paigutatud 60 elektroodiga võrgule, mida kasutati selleks, et juhtida simulaatori kõrguse muutmise ja keeramise funktsioone. Uuringu eesmärk oli teha selgeks, kui inimese aju õpib ja teeb arvutuslike operatsioone rakkude tasemel. Veel ei ole olnud põhjalikumat arutelu AAL-ide eetilistest aspektidest. Vaatamata sellele, et juba kommertsialiseeritud süsteemid nagu brain pacemaker on kasutusel et ravida neuroloogilisi seisundi ja võivad olla kasutatud, selleks et muuta inimese käitumist. Olulised neuroeetika arutelude teemad on järgmised: 1) nõusoleku saamine inimestest, kes on paralüseeritud või ei saa kommunitseeruda teistel põhjustel 2) riskide ja kasu analüüs 3) jagatud vastutus AAL-i rühmades (kuidas teha kindlaks, et vastutav rühm saab teha otsuseid) 4) tagajärjed AAL tehnoloogia kasutamisest ja selle mõju inimeste ja nende perekondade elule 5) kõrvalmõju (näiteks biotagasiside ja sensorimotoorsete rütmide treenimine võib mõjutada uni kvaliteedi peale) 6) personaalne vastutavus ja selle piirangud (kes on vastutav vigade eest näiteks neuroproteeside kasutamisel), 7) küsimused mis puudutavad isiksuse, individuaalsuse ja nende võimaliku muutmise 8) terapeutiline kasutamine ja selle võimalik ületamine 9) küsimused mis on seotud uuringute eetikaga, loomadega ja inimestega eksperimenteerimise kohta 10) mõtete lugemine ja privaatsus 11) mõtekontroll 12) valikuline lisaseadmete paigaldamine ja sootsiumi kihistumine 13) meediaga suhtlemine. Emory University ülikooli neuroteaduse professor Michael Crutcher väljendas muret AAL-i kohta, eriti kõrva ja silma implantaatidest: "Kui ainult rikkad saavad seda endale lubada, see paneb kõik teised halvemasse olukorda." Clausen ütles 2009. aastal, et "AAL-id pakuvad eetilisi probleeme, aga need probleemid sarnanevad kontseptuaalselt nendega, mida bioeetikud olid adresseerinud teistele ravimise aladesse". Isegi ta pakkus, et bioeetika on hästi ettevalmistatud selleks, et AAL-i eetilise aspektidega tegeleda. Haselager ja kolleegid märkasid, et ootused AAL-ide tõhusust ja selle vajalikkus mängivad suure rolli eetilisi analüüsi jaoks ja AAL-i teadlased peavad suhtlema meediaga. Teadlased on teadlikud eetilistest aspektidest. See, kuidas AAL-idest hakktakse rääkida meediast, ja sellest, kui palju teadmisi tehnoloogiast inimestele antakse, sõltub AAL-i arenemine tulevikus. Seepärast AAL-ide rühmade sees peetakse nüüd rohkem tähelepanu ka sellele et hakata väljatöötama eetilisi reegleid. [viide?] Hiljuti mõned ettevõtted vaadati üle EEG-tehnoloogiad (NeuroSky juhul isegi tehnoloogia oli arendatud uuesti) selleks et luua odavad AAL-id. Tehnoloogiat kasutatakse mänguasjades ja mänguseadmetes, paljud olid väga edukad kommertsiaalses plaanis, näiteks NeuroSky ja MindFlex. 2007 – NeuroSky hakkas pakkuma esimene seade, mida võiks endale lubada tavaline kasutaja. Komplektis seadmega oli mäng "NeuroBoy". See seade oli ka esimene laiatarbeliseks mõeldud toode, mis kasutas kuiva sensori tehnoloogiat. 2008 – OCZ Technology arendas seade, mis lubaks videomänge mängida ja see töötas elektrotomograafia tehnoloogia põhjal. 2008 – "Final Fantasy" arendaja Square Enix teatas, et nad hakkavad tegema koostööd NeuroSky'ga, et luua mäng "Judecca". 2009 – Mattel ja NeuroSky andsid välja "Mindflexi" – mängu, mis kasutas EEG-d selleks, et juhtida pall mööda takistusest. Kõige rohkem müüdud EEG mäng. ? – Uncle Milton Industries ja NeuroSky andsid välja "Star Wars Force Traineri" – mängu, mis tekitas tunde, et kasutaja on jõud. 2009 – Emotiv hakkas pakkuma EPOC, 14 kanaliga EEG seade. EPOC on esimene kommerts AAL, mis ei kasuta kuiva sensori tehnoloogiat. 2010 – NeuroSky lisas elektrotomograafia funktsionaalsust, millega saab ta nüüd silmavilku tuvastada. Vidal, JJ (1973). "Toward direct brain-computer communication". Annual review of biophysics and bioengineering. 2: 157–80. DOI:10.1146/annurev.bb.02.060173.001105. PMID 4583653. J. Vidal (1977). "Real-Time Detection of Brain Events in EEG" (PDF). IEEE Proceedings. 65: 633–641. DOI:10.1109/PROC.1977.10542. Levine, SP; Huggins, JE; Bement, SL; Kushwaha, RK; Schuh, LA; Rohde, MM; Passaro, EA; Ross, DA; Elisevich, KV (2000). "A direct brain interface based on event-related potentials". IEEE transactions on rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. 8 (2): 180–5. PMID 10896180. Laura Bailey. "University of Michigan News Service". Originaali arhiivikoopia seisuga 7. jaanuar 2010. Vaadatud 6. veebruaril 2006. Miguel Nicolelis et al. (2001) Duke neurobiologist has developed system that allows monkeys to control robot arms via brain signals Fetz, E. E. (1969). "Operant Conditioning of Cortical Unit Activity". Science. 163 (870): 955. DOI:10.1126/science.163.3870.955. PMID 4974291. Schmidt, EM; McIntosh, JS; Durelli, L; Bak, MJ (1978). "Fine control of operantly conditioned firing patterns of cortical neurons". Experimental neurology. 61 (2): 349–69. DOI:10.1016/0014-4886(78)90252-2. PMID 101388. Georgopoulos, A.; Lurito, J.; Petrides, M; Schwartz, A.; Massey, J. (1989). "Mental rotation of the neuronal population vector". Science. 243 (4888): 234. DOI:10.1126/science.2911737. PMID 2911737. Lebedev, MA; Nicolelis, MA (2006). "Brain-machine interfaces: past, present and future". Trends in neurosciences. 29 (9): 536–46. DOI:10.1016/j.tins.2006.07.004. PMID 16859758. Stanley, GB; Li, FF; Dan, Y (1999). "Reconstruction of natural scenes from ensemble responses in the lateral geniculate nucleus". The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience. 19 (18): 8036–42. PMID 10479703. Nicolelis, Miguel A. L.; Wessberg, Johan; Stambaugh, Christopher R.; Kralik, Jerald D.; Beck, Pamela D.; Laubach, Mark; Chapin, John K.; Kim, Jung; Biggs, S. James (2000). "Real-time prediction of hand trajectory by ensembles of cortical neurons in primates". Nature. 408 (6810): 361. DOI:10.1038/35042582. PMID 11099043. Carmena, JM; Lebedev, MA; Crist, RE; O'Doherty, JE; Santucci, DM; Dimitrov, DF; Patil, PG; Henriquez, CS; Nicolelis, MA (2003). "Learning to control a brain-machine interface for reaching and grasping by primates". PLoS biology. 1 (2): E42. DOI:10.1371/journal.pbio.0000042. PMC 261882. PMID 14624244. Lebedev, M. A.; Carmena, JM; O'Doherty, JE; Zacksenhouse, M; Henriquez, CS; Principe, JC; Nicolelis, MA (2005). "Cortical Ensemble Adaptation to Represent Velocity of an Artificial Actuator Controlled by a Brain-Machine Interface". Journal of Neuroscience. 25 (19): 4681. DOI:10.1523/JNEUROSCI.4088-04.2005. PMID 15888644. Serruya, MD; Hatsopoulos, NG; Paninski, L; Fellows, MR; Donoghue, JP (2002). "Instant neural control of a movement signal". Nature. 416 (6877): 141–2. DOI:10.1038/416141a. PMID 11894084. Taylor, D. M.; Tillery, SI; Schwartz, AB (2002). "Direct Cortical Control of 3D Neuroprosthetic Devices". Science. 296 (5574): 1829. DOI:10.1126/science.1070291. PMID 12052948. Pitt team to build on brain-controlled arm, Pittsburgh Tribune Review, 5 September 2006. YouTube – Monkey controls a robotic arm Musallam, S.; Corneil, BD; Greger, B; Scherberger, H; Andersen, RA (2004). "Cognitive Control Signals for Neural Prosthetics". Science. 305 (5681): 258. DOI:10.1126/science.1097938. PMID 15247483. Santucci, David M.; Kralik, Jerald D.; Lebedev, Mikhail A.; Nicolelis, Miguel A. L. (2005). "Frontal and parietal cortical ensembles predict single-trial muscle activity during reaching movements in primates". European Journal of Neuroscience. 22 (6): 1529. DOI:10.1111/j.1460-9568.2005.04320.x. PMID 16190906. Huber, D; Petreanu, L; Ghitani, N; Ranade, S; Hromádka, T; Mainen, Z; Svoboda, K (2008). "Sparse optical microstimulation in barrel cortex drives learned behaviour in freely moving mice". Nature. 451 (7174): 61–4. DOI:10.1038/nature06445. PMID 18094685. Vision quest, Wired Magazine, September 2002 Kennedy, PR; Bakay, RA (1998). "Restoration of neural output from a paralyzed patient by a direct brain connection". Neuroreport. 9 (8): 1707–11. DOI:10.1097/00001756-199806010-00007. PMID 9665587. Leigh R. Hochberg; Mijail D. Serruya, Gerhard M. Friehs, Jon A. Mukand, Maryam Saleh, Abraham H. Caplan, Almut Branner, David Chen, Richard D. Penn and John P. Donoghue (13.07.2006). "Neuronal ensemble control of prosthetic devices by a human with tetraplegia". Nature. 442 (7099): 164–171. DOI:10.1038/nature04970. PMID 16838014.{{cite journal}}: CS1 hooldus: mitu nime: autorite loend (link) Serruya MD, Donoghue JP. (2003) Chapter III: Design Principles of a Neuromotor Prosthetic Device in Neuroprosthetics: Theory and Practice, ed. Kenneth W. Horch, Gurpreet S. Dhillon. Imperial College Press. Teenager moves video icons just by imagination, press release, Washington University in St Louis, 9 October 2006 Just short of telepathy: can you interact with the outside world if you can't even blink an eye?, Psychology Today, May–June 2003 Farwell, LA; Donchin, E (1988). "Talking off the top of your head: toward a mental prosthesis utilizing event-related brain potentials". Electroencephalography and clinical neurophysiology. 70 (6): 510–23. DOI:10.1016/0013-4694(88)90149-6. PMID 2461285. Press release, University of Rochester, 3 May 2000 Taheri, B; Knight, R; Smith, R (1994). "A dry electrode for EEG recording☆". Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. 90 (5): 376. DOI:10.1016/0013-4694(94)90053-1. PMID 7514984. Active Micromachined Scalp Electrode Array for Eeg Signal Recording The Next BrainiacsWired Magazine, August 2001. Artificial Neural Net Based Signal Processing for Interaction with Peripheral Nervous System. In: Proceedings of the 1st International IEEE EMBS Conference on Neural Engineering. pp. 134–137. March 20–22, 2003. Mental ways to make music[alaline kõdulink], Cane, Alan, Financial Times, London (UK), 22 April 2005, p12 [1] "Emotiv Epoc "brain-wave" PC controller delayed until 2009". Originaali arhiivikoopia seisuga 12. aprill 2011. Vaadatud 12. detsembril 2010. Ranganatha Sitaram,Andrea Caria,Ralf Veit,Tilman Gaber,Giuseppina Rota,Andrea Kuebler and Niels Birbaumer(2007) "FMRI Brain–Computer Interface: A Tool for Neuroscientific Research and Treatment" Mental ping-pong could aid paraplegics, Nature, 27 August 2004 To operate robot only with brain, ATR and Honda develop BMI base technology, Tech-on, 26 May 2006 Miyawaki, Y; Uchida, H; Yamashita, O; Sato, MA; Morito, Y; Tanabe, HC; Sadato, N; Kamitani, Y (2008). "Decoding the Mind's Eye – Visual Image Reconstruction from Human Brain Activity using a Combination of Multiscale Local Image Decoders". Neuron. 60 (5): 915–929. DOI:10.1016/j.neuron.2008.11.004. PMID 19081384. "Scientists extract images directly from brain". PinkTentacle.com. 12. detsember 2008. "Speak Your Mind". Originaali arhiivikoopia seisuga 28. september 2007. Vaadatud 12. detsembril 2010. "Welcome to Mind Ball". Originaali arhiivikoopia seisuga 3. aprill 2010. Vaadatud 12. detsembril 2010. "Interactive Productline|About us". Originaali arhiivikoopia seisuga 5. detsember 2012. Vaadatud 12. detsembril 2010. "Guger Technologies". "ENOBIO". Originaali arhiivikoopia seisuga 18. juuni 2010. Vaadatud 12. detsembril 2010. Drummond, Katie (14.05.2009). "Pentagon Preps Soldier Telepathy Push". Wired Magazine. Vaadatud 06.05.2009. Mazzatenta, A.; Giugliano, M.; Campidelli, S.; Gambazzi, L.; Businaro, L.; Markram, H.; Prato, M.; Ballerini, L. (2007). "Interfacing Neurons with Carbon Nanotubes: Electrical Signal Transfer and Synaptic Stimulation in Cultured Brain Circuits". Journal of Neuroscience. 27 (26): 6931. DOI:10.1523/JNEUROSCI.1051-07.2007. PMID 17596441. Press release, Caltech, 27 October 1997 Coming to a brain near you, Wired News, 22 October 2004 'Brain' in a dish flies flight simulator, CNN, 4 November 2004 Clausen, Jens (2009). "Man, machine and in between". Nature. 457: 1080. DOI:10.1038/4571080a. Haselager, Pim; Vlek, Rutger; Hill, Jeremy; Nijboer, Femke (2009). "A note on ethical aspects of BCI". Neural Networks. 22: 1352. DOI:10.1016/j.neunet.2009.06.046. Tamburrini, Guglielmo (2009). "Brain to Computer Communication: Ethical Perspectives on Interaction Models". Neuroethics. 2: 137. DOI:10.1007/s12152-009-9040-1. "The future of brain-controlled devices". CNN. 4. jaanuar 2010. Vaadatud 26. aprillil 2010. "Mind Games". The Economist. 23.03.2007. Li, Shan (08.08.2010). "Mind reading is on the market". Los Angeles Times. Originaali arhiivikoopia seisuga 4.01.2013. Vaadatud 12.12.2010. Brains-on with NeuroSky and Square Enix's Judecca mind-control game New games powered by brain waves. Physorg.com. Retrieved on 12.09.2010. Snider, Mike (07.01.2009). "Toy trains 'Star Wars' fans to use The Force". USA Today. Vaadatud 01.05.2010. "Emotiv Systems Homepage". Emotiv.com. Vaadatud 29.12.2009. News – NeuroSky Upgrades SDK, Allows For Eye Blink, Brainwave-Powered Games. Gamasutra (30.06.2010). Retrieved on 12.09.2010. The open-source Electroencephalography project ja Programmable chip version, Sourceforge avatud lähtekoodiga EEG projektid BCI database, Rühma PhyPA's avalik rumm AAL andmete üleandmiseks. Machine Translates Thoughts into Speech in Real Time PhysOrg.com, by Lisa Zyga, December 21, 2009. Monkey Neural Interfacing, Monkeys Consciously Control A Robot Arm Using Only Brain Signals The Next Brainiacs Wired Magazine, August 2001, article on Jim Jatich’s implant Controlling robots with the mind, Scientific American, 16 September 2002, article on Miguel Nicolelis Vision quest, Wired Magazine, September 2002, article on artificial vision 'Brain' in a dish flies flight simulator, CNN, 4 November 2004, article on cell-culture BCI How to talk when you can't speak, Slate, 10 February 2005, article on using EEG to communicate with minimally conscious patients Mind Control, Wired Magazine, March 2005, article on Matt Nagle ...a step towards neuron-based functional chips, Biosens Bioelectron, January 2006, academic paper on a cell-culture BCI Lymnaea stagnalis and the development of neuroelectronic technologies, Journal of Neuroscience Research, 2004, academic paper on a cell-culture BCI Evolution of brain-computer interfaces: going beyond classic motor physiology, Journal of Neurosurgery, July 2009, a survey "Brain–Computer Interfaces" video lecture by Krishna Shenoy (Stanford University)