El grafeno pot tenir la clau per connectar els nostres cervells a les màquines

$config[ads_kvadrat] not found

Combatre el soroll

Combatre el soroll
Anonim

El vostre cervell és una activitat elèctrica: senyals de tir, transmissió de dades. També és una caixa negra del caos total. Fins ara, les millors maneres d’adherir les neurones als dispositius i als ordinadors només han pogut investigar àmplies franges de neurones i tenir un ampli consens sobre allò que condueixen. Però un avanç evident en la tecnologia de grafè ofereix esperança que podem aprofitar senyals neuronals individuals en un entorn biològic existent, amb enormes conseqüències per a les prothèses, l'aprenentatge i la preservació de la salut mental.

Un equip d’investigadors d’Espanya, Itàlia i el Regne Unit ha demostrat que el grafè pot interactuar amb èxit amb les neurones i portar un senyal elèctric. Aquest treball es basa en esforços anteriors en què el grafè es va recobrir amb pèptids per promoure l'adhesió neuronal i va demostrar que aquest recobriment no és necessari. A diferència dels intents anteriors i d'altres tecnologies, aquest treball no va provocar el teixit cicatricial, que, amb el temps, va fer que altres implants fossin inútils. També, aquesta versió que utilitza el grafè sense tractar té una alta relació senyal-soroll que la fa més pràctica per a aplicacions biològiques.

Els primers objectius d'aquest treball són el tractament del Parkinson. Les tecnologies d'interfície neuronal existents llegeixen la sortida d'una neurona i la tradueixen en una altra cosa. Mitjançant la interfície directa amb les neurones, es pot utilitzar aquest treball per interferir amb el senyal. Atès que el Parkinson no inhibeix els senyals neuronals, una tecnologia que pot bloquejar artificialment els senyals estranys pot solucionar aquest problema. Es creu que és així com funcionen els elèctrodes implantables existents: mitjançant impulsos elèctrics que no difonen específicament que interfereixin amb aquests senyals inadequats. La resolució individual de neurones podria proporcionar un control molt més gran.

El grafè és un material ideal per a la interfície biològica: és flexible, estable i biocompatible. Com que també és capaç de portar una càrrega elèctrica, ha provocat l'interès de les investigacions per utilitzar-les en aplicacions neuronals.

El grafè és fort, però és difícil? http://t.co/uUfeb1h0oN @ENERGY #MaterialsScience pic.twitter.com/BippvPpK7C

- Berkeley Lab (@BerkeleyLab) 22 de febrer de 2016

La tecnologia d’interfície neuronal existent tendeix a avaluar tot un camp de neurones mitjançant l’ús d’un conjunt d’elèctrodes (com ara l’exemple recent que es va utilitzar per controlar els dits individuals). Tot i que pot ser útil en alguns escenaris, pot ser complicat analitzar la sortida de moltes neurones per trobar el senyal que desitgeu. Però tingueu en compte la resolució de l’interfície amb neurones individuals i el potencial és un control sense precedents, amb tot tipus de potencialitats per a la pròtesi neuronal.

Encara necessiteu un mecanisme sofisticat per assegurar-vos que només es posin en contacte les neurones adequades; haureu de separar quin senyal ve d’on; i heu de traduir aquesta cacofonia de senyals.

La implantació dels elèctrodes també pot ser complicada. Les tecnologies existents submergeixen els elèctrodes en el teixit cerebral i gairebé segur que danyen certes connexions al llarg del camí. Com que aquesta tecnologia només té a veure amb els enregistraments de camp, el dany d'algunes neurones no és problemàtic. Si l’objectiu és relacionar-se amb neurones individuals, això podria ser un problema important.

A més, és possible que calgui "calibrar" el sistema. La importància i la sincronització dels senyals neuronals són importants. Normalment, el vostre cervell es calibra. Quan practiqueu un bat de beisbol, per exemple, envieu comentaris, positius o negatius, per reforçar les connexions i utilitzar només la força i la direcció adequades. Si hagueu d’ajustar manualment aquestes coses en un sistema que no s’autocorrecte, podria ser més difícil. (Val la pena assenyalar que el cervell és molt bo per ser "plàstic" i adaptar-se, però, de manera que pugui resoldre el seu propi problema simplement modulant la seva pròpia producció basant-se en les vostres reaccions.)

Aquests tipus de problemes són problemes d’enginyeria, però no impossibles de resoldre. Un cop resolts aquests desafiaments, la capacitat d’interfície amb neurones individuals podria ser profunda. Per exemple, els "detectors de coincidència" del cervell detecten els impulsos neuronals entrants de més d'una neurona. Si el moment de l'entrada de tots dos és prou proper, aquest provocarà un impuls en el mateix detector de coincidència. Aquest mecanisme s’utilitza és diversos contextos, un dels quals és l’aprenentatge.

Com que aquest mecanisme és excel·lent per associar diferents esdeveniments neuronals, es poden utilitzar per construir conceptes que connectin parts del cervell distants i, per tant, aprendre una nova idea. Si aquest procés es podia controlar manualment, es pot imaginar un estil d'aprenentatge Matrix-esque, en el qual els detectors de coincidència es desencadenen manualment per associar diferents conceptes i construir un pensament sense haver de posar mai a peu una classe. A curt termini, però, el bloqueig de la senyalització inadequada al Parkinson serà molt menys difícil. Cerqueu primer el grafè per preservar els moviments suaus primer: abans de fer més fàcil adquirir memòries més endavant.

$config[ads_kvadrat] not found