Исследователи из США, Швейцарии и Испании продемонстрировали, что искусственный интеллект обладает высоким потенциалом для повышения точности, предсказуемости и индивидуальной адаптации зрительных протезов, в том числе бионических глаз.

Разработка зрительных протезов ведется уже не одно десятилетие, однако добиться стабильного успеха пока не удается. Действие большинства существующих устройств направлено на стимуляцию сетчатки глаза или зрительного нерва. Кортикальные протезы предлагают принципиально иную альтернативу: они полностью обходят глаза и оптические каналы, передавая электрические сигналы напрямую в зрительную кору. Теоретически это позволяет вернуть способность видеть людям, чьи зрительные пути были повреждены из-за инсультов, нейродегенеративных заболеваний или тяжелых черепно-мозговых травм. Потенциальная польза может быть особенно значимой для тех, кто ранее был способен видеть, но затем из-за наследственного заболевания глаз или несчастного случая потерял зрение.

Для разработки схем электрической стимуляции электродов, временно имплантированных в зрительную кору головного мозга – область в задней части мозга, отвечающую за восприятие визуальной информации – доцент Калифорнийского университета в Санта-Барбаре Майкл Бейелер и его коллеги использовали модель глубокого обучения. Это помогло улучшить контроль за реакцией нейронов на стимулы и прогнозирование зрительного восприятия.

Критическая фаза испытаний проходила в испанской больнице IMED Elche. Участником эксперимента стал 27-летний мужчина, потерявший зрение в результате черепно-мозговой травмы. В его зрительную кору временно имплантировали массив из 96 микроэлектродов, который планировалось удалить через шесть месяцев. В результате электрической стимуляции нейронов зрительной коры головного мозга человек мог воспринимать фосфены – субъективные зрительные образы и пятна света. При этом активность мозга участника эксперимента лучше свидетельствовала о том, что он воспринимал, по сравнению с измерением параметров электрической стимуляции. Другими словами, измерение реакции мозга позволяло получить более точное представление о том, что увидит участник, чем простое знание того, какие электроды были активированы.

Схемы, разработанные с помощью искусственного интеллекта, воспроизводили заданные шаблоны мозговой активности значительно точнее, требовали меньшей силы электрического тока для формирования зрительного образа и позволяли прогнозировать визуальное восприятие пациента – форму, размер и яркость фосфенов.

Инженеры инстинктивно относятся к фосфенам как к пикселам: стимулируй больше электродов и получишь более цельное изображение. Но мозг так не работает. Электроды взаимодействуют друг с другом, нейронные реакции меняются, и то, что мы вводим в мозг, не обязательно однозначно соответствует восприятию человека. Задача исследователей заключалась в том, чтобы узнать об этой трансформации как можно больше.

По словам ученых, способность системы учитывать текущее состояние мозга – важнейший шаг к созданию протезов, которые будут стабильно работать изо дня в день. Нейронные реакции не статичны, они меняются в зависимости от усталости, времени суток и других факторов.

Полезный зрительный протез не может опираться на некий жесткий рецепт. Он должен учиться тому, как реагирует на раздражители конкретный мозг, и соответствующим образом корректировать стимуляцию. В конечном итоге устройство должно адаптироваться к человеку, а не наоборот.

Авторы подчеркивают, что их работа стала успешным доказательством ранее сформулированной концепции. Следующий шаг должен заключаться в разработке алгоритмов, способных в реальном времени декодировать реакцию пользователя и мгновенно адаптировать электрические импульсы, приближая исследователей к созданию полноценных и надежных бионических глаз.