lunedì, Aprile 28, 2025
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Interfaccia cervello-computer: uomo paralizzato muove braccio robotico con il pensiero

È stato conseguito un importante avanzamento nel campo dell'interfaccia cervello-computer (BCI) presso l'Università della California di San Francisco (UCSF). Un sistema innovativo, che permette a pazienti paralizzati di controllare un arto robotico attraverso l'attività cerebrale, è stato sviluppato. Tale sistema si basa su un modello di intelligenza artificiale adattivo ed ha dimostrato una funzionalità estesa senza necessità di ricalibrazione, rappresentando un progresso sostanziale nel settore

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L’Università della California di San Francisco (UCSF) ha compiuto un passo da gigante nel campo dell’interfaccia cervello-computer (BCI), realizzando un sistema che permette a un paziente paralizzato di controllare un braccio robotico con il solo pensiero. Questa innovazione, basata su un modello di intelligenza artificiale adattivo, ha funzionato per ben sette mesi senza necessità di ricalibrazione, un traguardo senza precedenti nel settore.

Interfaccia cervello-computer: uomo paralizzato muove braccio robotico con il pensiero
Interfaccia cervello-computer: uomo paralizzato muove braccio robotico con il pensiero

Svolta rivoluzionaria per i paralizzati con la nuova interfaccia cervello-computer

Il cuore di questa tecnologia è un’interfaccia cervello-computer di ultima generazione, un dispositivo in grado di interpretare i segnali cerebrali e convertirli in comandi di movimento. A differenza dei BCI precedenti, che avevano una durata limitata e richiedevano frequenti ricalibrazioni, questo sistema si distingue per la sua stabilità e longevità. La maggior parte dei BCI precedentemente disponibili aveva una durata massima di conservazione di due giorni, con possibilità di guasti; questo, invece, ha funzionato sorprendentemente per ben sette mesi senza dover effettuare una ricalibrazione importante.

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Il vero punto di forza di questa interfaccia cervello-computer risiede nel suo modello di intelligenza artificiale. Questo modello è in grado di adattarsi ai cambiamenti naturali dell’attività cerebrale nel tempo, permettendo al paziente di affinare i movimenti immaginati. “Questa fusione di apprendimento tra esseri umani e IA è la fase successiva per queste interfacce cervello-computer“, ha affermato il neurologo Karunesh Ganguly, sottolineando l’importanza di questa sinergia per ottenere movimenti complessi e realistici. Il più grande progresso deriva dal modello di intelligenza artificiale attorno al quale è costruito questo BCI. Si adatta ai cambiamenti naturali dell’attività cerebrale nel tempo, consentendo al partecipante di perfezionare i suoi movimenti immaginati.

Il paziente, affetto da paralisi a causa di un ictus, è stato sottoposto all’impianto di piccoli sensori sulla superficie del cervello. Questi sensori catturano l’attività cerebrale quando il paziente immagina di muovere gli arti o la testa. Nel tempo, i ricercatori hanno scoperto che, mentre i modelli di movimento del cervello rimanevano costanti nella forma, le loro posizioni esatte cambiavano leggermente di giorno in giorno.

I ricercatori hanno scoperto che, sebbene i modelli di movimento del cervello rimangano costanti nella forma, le loro posizioni esatte cambiano leggermente di giorno in giorno. Per superare questa sfida, il team ha sviluppato un modello di intelligenza artificiale in grado di adattarsi a questi cambiamenti quotidiani. Ecco perché i precedenti sistemi di interfaccia cervello-computer hanno fallito così rapidamente. Per risolvere questo problema, il team di ricerca ha sviluppato un modello abilitato all’intelligenza artificiale che si adattava ai cambiamenti quotidiani.

Dopo un periodo di addestramento in cui l’intelligenza artificiale ha imparato dai segnali cerebrali del paziente, quest’ultimo ha iniziato a controllare un braccio robotico virtuale. Grazie al feedback in tempo reale, il paziente ha potuto affinare i propri movimenti e trasferire rapidamente queste competenze al braccio robotico reale.

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Per due settimane, il soggetto ha cercato di visualizzare semplici movimenti mentre l’intelligenza artificiale imparava dai suoi segnali cerebrali. Quando ha provato per la prima volta a controllare un braccio robotico, i suoi movimenti erano imprecisi. Per migliorare la precisione, si è esercitato usando un braccio robotico virtuale che forniva feedback in tempo reale. Non appena imparò a usare il braccio virtuale, riuscì a trasferire molto rapidamente queste competenze al vero braccio robotico.

Il paziente è stato in grado di compiere azioni complesse, come afferrare blocchi, ruotarli e posizionarli in diverse posizioni. In un test più avanzato, ha aperto un mobiletto, ha preso una tazza e l’ha posizionata sotto un distributore d’acqua. Riuscì ad afferrare i blocchi con il braccio, a ruotarli e a posizionarli in diverse posizioni. In un compito più avanzato, aprì un mobiletto, tirò fuori una tazza e la mise sotto il distributore d’acqua.

Questa innovazione rappresenta una svolta epocale per le persone affette da paralisi, aprendo nuove prospettive per il recupero della mobilità e dell’autonomia. La capacità di adattamento dell’intelligenza artificiale e la longevità del sistema sono elementi chiave per il successo di questa tecnologia.

Migliorare la fluidità e la velocità: la prossima sfida dell’intelligenza artificiale

La ricerca condotta dall’Università della California di San Francisco (UCSF) ha dimostrato che l’innovativa interfaccia cervello-computer (BCI) non solo funziona, ma mantiene la sua efficacia nel tempo. Un aspetto cruciale di questo successo è la durabilità del sistema. Anche a distanza di mesi, il paziente è stato in grado di riprendere il controllo del braccio robotico con una breve sessione di calibrazione di soli 15 minuti. Questo risultato evidenzia la stabilità e l’affidabilità del BCI, elementi fondamentali per un’applicazione pratica nella vita quotidiana.

Il team di ricerca, guidato dal neurologo Karunesh Ganguly, è ora concentrato sul perfezionamento dell’intelligenza artificiale che guida il sistema. L’obiettivo è rendere i movimenti del braccio robotico ancora più fluidi e rapidi, avvicinandosi sempre di più alla naturalezza dei movimenti umani. Questo miglioramento è essenziale per consentire ai pazienti di svolgere compiti complessi con maggiore facilità e precisione.

Un altro traguardo fondamentale è l’implementazione del sistema in un ambiente domestico reale. Questo passo permetterà ai pazienti di utilizzare l’interfaccia cervello-computer in modo autonomo, senza la supervisione costante di personale medico. L’obiettivo è trasformare questa tecnologia in uno strumento quotidiano, capace di migliorare significativamente la qualità della vita delle persone con paralisi.

Per le persone affette da paralisi, anche le attività più semplici come bere o nutrirsi possono rappresentare sfide insormontabili. Questa tecnologia offre una nuova speranza, la possibilità di riconquistare l’autonomia e di svolgere compiti quotidiani con maggiore facilità: “Sono molto convinto che abbiamo imparato a costruire il sistema ora e che possiamo farlo funzionare“, ha affermato Ganguly, sottolineando la fiducia del team nella capacità di questa tecnologia di fare la differenza nella vita dei pazienti.

La ricerca dell’UCSF apre la strada a numerosi sviluppi futuri. L’obiettivo è rendere l’interfaccia cervello-computer sempre più accessibile e personalizzabile, adattandolo alle esigenze specifiche di ogni paziente. Inoltre, si prevede di esplorare nuove applicazioni di questa tecnologia, come il controllo di altri dispositivi robotici o l’utilizzo dell’interfaccia cervello-computer per la comunicazione e l’interazione con l’ambiente circostante.

Conclusioni

Questa ricerca rappresenta un passo avanti significativo nella neuroscienza e nella robotica, dimostrando il potenziale della tecnologia interfaccia cervello-computer per trasformare la vita delle persone con disabilità motorie. L’obiettivo finale è creare un futuro in cui la tecnologia sia al servizio dell’umanità, migliorando la qualità della vita e offrendo nuove opportunità a chi ne ha più bisogno.

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