Internet di nuova generazione: Surfing cerebrale, uomini e macchine in rete 🧠
L'IA al momento è in pieno sviluppo, tuttavia ci sono pochi progressi a livello tecnologico. Le applicazioni, guidate dai robot a finestra di interazione LLM, fioriscono, ma il settore dell'IA è entrato in una fase di ingegnerizzazione su larga scala e di espansione commerciale, mentre a livello teorico ha raggiunto un punto di stallo. Gli asset e i punti d'innovazione del futuro si dirigeranno sicuramente verso interfacce cervello-macchina, materiali sostitutivi per l'energia rinnovabile e l'economia spaziale.
L'interfaccia cervello-computer (Brain-Computer Interface, BCI) è una tecnologia che consente l'interazione diretta tra il cervello umano e un computer o altri dispositivi esterni registrando e decodificando l'attività cerebrale. L'obiettivo principale è fornire capacità di comunicazione e controllo ai pazienti con disabilità motorie, estendendosi anche ad applicazioni per popolazioni sane (come il controllo dei giochi, il monitoraggio dell'attenzione, ecc.).
Componenti chiave della BCI:
🧠Acquisizione del segnale
Invasiva: tramite impianto chirurgico di elettrodi (come array di microelettrodi, ECoG), alta qualità del segnale ma con rischio di infezione.
Non invasiva: EEG (elettroencefalogramma): registra l'attività elettrica tramite elettrodi posizionati sul cuoio capelluto, costo basso ma risoluzione spaziale scarsa. MEG (magnetoencefalografia): registra segnali di campo magnetico, alta risoluzione ma attrezzatura costosa. fMRI (risonanza magnetica funzionale): misura indirettamente l'attività neurale attraverso il segnale dipendente dal livello di ossigeno nel sangue (BOLD). fNIRS (spettroscopia a infrarossi vicino): utilizza segnali luminosi per rilevare variazioni di ossigeno nel sangue, portatile ma con bassa risoluzione temporale.
🧠Tipi di segnale Potenziali evocati da eventi (ERP): come P300 (onda positiva che appare dopo 300 ms), utilizzato per sistemi di ortografia. Potenziali evocati sensoriali: come potenziali evocati visivi (VEP), potenziali evocati uditivi (AEP). Segnali di immaginazione motoria (SMR): generati immaginando movimenti corporei, utilizzati per controllare protesi o cursori.
🧠Elaborazione del segnale Estrazione delle caratteristiche: rimuovere il rumore ed estrarre informazioni utili, metodi comuni includono: Modello spaziale comune (CSP): massimizzare la differenza di varianza tra due classi di segnali (formula sottostante). Analisi delle componenti indipendenti (ICA): separare le sorgenti di segnale, rimuovere artefatti (come interferenze da battiti delle palpebre). Trasformata wavelet (WT): estrarre caratteristiche tempo-frequenza. Algoritmi di classificazione: mappare le caratteristiche a comandi di controllo, metodi comuni includono: Macchina a vettori di supporto (SVM): separa le diverse classi tramite un iperpiano. Reti neurali (NN): come percettrone multistrato (MLP), reti neurali convoluzionali (CNN). Sistema di inferenza fuzzy (FIS): gestire segnali di incertezza.
Direzioni future della ricerca
1. Sviluppare dispositivi non invasivi a basso costo e alta risoluzione (come EEG a bassa densità);
2. Combinare algoritmi di deep learning ad alte prestazioni (come LSTM, Transformer) per migliorare la precisione di classificazione.
3. Ottimizzare gli algoritmi di elaborazione dei segnali in tempo reale per ridurre la latenza;
4. Espandere i casi d'uso (come il riconoscimento delle emozioni, il controllo della realtà virtuale).