Další generace internetu: surfování pomocí mozku, propojení člověka a stroje 🧠

AI momentálně zažívá bouřlivý rozvoj, nicméně technické průlomy nejsou výrazné, aplikace založené na interakčním okně robotů s LLM se množí, ale oblast AI již vstoupila do fáze masové inženýrské a obchodní expanze, na teoretické úrovni se dostala do stagnace. Budoucí aktiva a inovační hotspoty se určitě zaměří na rozhraní mezi mozkem a počítačem, alternativní materiály pro novou energii a vesmírnou ekonomiku.

Rozhraní mezi mozkem a počítačem (Brain-Computer Interface, BCI) je technika, která umožňuje přímou interakci mezi lidským mozkem a počítačem nebo jinými externími zařízeními prostřednictvím zaznamenávání a dekódování mozkové aktivity. Jeho hlavním cílem je poskytnout komunikační a kontrolní schopnosti pacientům s poruchami pohybových funkcí, zároveň se také rozšiřuje na aplikace pro zdravou populaci (např. ovládání her, monitorování pozornosti atd.).

Hlavní součásti BCI:

🧠 Sběr signálů

Invazivní: chirurgické implantace elektrod (např. mikroelektrodové pole, ECoG), signální kvalita je vysoká, ale existuje riziko infekce.

Neinvazivní: EEG (elektroencefalografie): zaznamenává elektrickou aktivitu přes elektrody na pokožce hlavy, náklady jsou nízké, ale prostorové rozlišení je horší. MEG (magnetoencefalografie): zaznamenává magnetické signály, má vysoké rozlišení, ale zařízení je drahé. fMRI (funkční magnetická rezonance): nepřímo měří nervovou aktivitu prostřednictvím signálů závislých na hladině kyslíku v krvi (BOLD). fNIRS (blízká infračervená spektroskopie): využívá světelné signály k detekci změn v hladině kyslíku v krvi, je přenosné, ale má nízké časové rozlišení.

🧠 Typy signálů

Událostmi vyvolané potenciály (ERP): jako P300 (pozitivní vlna, která se objevuje po 300 ms), používané pro systém pravopisu. Senzoricky vyvolané potenciály: jako vizuálně vyvolané potenciály (VEP), akusticky vyvolané potenciály (AEP). Signály představující pohyb (SMR): generované představováním pohybu končetin, používají se k ovládání protéz nebo kurzoru.

🧠 Zpracování signálů

Extrakce charakteristik: odstranění šumu a extrakce užitečných informací, běžně používané metody zahrnují: Prostorová vzorová analýza (CSP): maximalizace rozdílu rozptylu mezi dvěma typy signálů (vzorec viz níže). Analýza nezávislých komponent (ICA): separace zdrojů signálu, odstranění artefaktů (např. rušení blikáním). Vlnková transformace (WT): extrakce časově-frekvenčních charakteristik. Klasifikační algoritmy: mapování charakteristik na řídicí příkazy, běžně používané metody zahrnují: Podpůrné vektorové stroje (SVM): separace různých tříd pomocí hyperroviny. Neuronové sítě (NN): jako vícestupňové perceptrony (MLP), konvoluční neuronové sítě (CNN). Systémy fuzzy inference (FIS): zpracování nejistotních signálů.

Budoucí směry výzkumu

1. Vývoj nízkonákladových, vysokorozlišovacích neinvazivních zařízení (např. EEG s nízkou hustotou);

2. Kombinace vysoce výkonných algoritmů hlubokého učení (např. LSTM, Transformer) pro zvýšení přesnosti klasifikace.

3. Optimalizace algoritmů pro zpracování signálů v reálném čase za účelem snížení latence;

4. Rozšíření aplikačních scénářů (např. rozpoznávání emocí, ovládání virtuální reality).