ブレイン・マシン・インタフェース
筋萎縮性側索硬化症や事故などで、脊椎の損傷による部分・全身麻痺となった人がコンピュータ画面上でのマウスポインタの使用、文字入力、ロボット・義手・車椅子などを自由自在に操作することが実現されているなど、脳以外の器官を端末と捉える医療も出現している。また深層学習などの新たな技術を応用して非侵襲式でも速度や精度を向上させる研究が行われている。
応用例としてパーキンソン病やうつ病の治療にも脳深部刺激療法として実用化されている。しかしうつ病の場合、患者の性格を変えてしまう危険性もあるので法律面や倫理面で議論されている。
失明した患者の脳にカメラを接続することで、視覚を復活させる人工視覚の研究も行われている。
義手を幻肢痛を軽減する治療に利用するなど応用した研究も行われている。
代表的な非侵襲式BMIは
脳波(EEG)
脳磁図(MEG)
NIRS
fMRI
が挙げられる。非侵襲式では脳を損傷するリスクが少ないこと、人での研究が比較的容易であることから研究が進んできたが、EEGに関しては頭蓋骨などの影響で脳波が変化してしまい(体積伝導)、侵襲式と比較して空間分解能が劣るなどの問題点がある。
脳波と同時に発生する磁気を非侵襲式BMIで読み取る方法では、頭蓋骨を通り抜けてくる微弱な磁気をキャッチする高性能のセンサーや情報を選別する技術の開発が必要になる。高性能センサーについては室温超伝導の実現が大きな鍵を握っているほか、装置を小型化できれば新たなコミュニケーションツールとしての利用も期待されている。
これら技術により神経科学(脳科学)と電子工学が融合して神経工学とよばれる新たな分野が誕生した。
非侵襲式BMIではFacebookが率先して開発を行っている。2019年にスタートアップのCTRL-labs社を買収し、センサーで脳波を読み取って機械にそれを出力することにより、考えるだけで文字入力可能なデバイスの実現を目指している。2021年7月14日、このデバイスの早期実用化の断念を発表、合わせて開発したBMIに関する情報をオープンソース上で公開することも発表された。