Algoritme baru dapat meningkatkan antarmuka otak-komputer dan menemukan pola otak baru.
AI bisa identifikasi pola otak. (Gambar Ilustrasi: rawpixel.com/Freepik)ngarahNyaho - Tim ilmuwan yang dipimpin Maryam Shanechi mengembangkan algoritma AI baru yang dapat memisahkan pola otak yang terkait dengan perilaku tertentu.
Penelitian yang dapat meningkatkan antarmuka otak-komputer dan menemukan pola otak baru ini telah dipublikasikan di jurnal Nature Neuroscience.
Saat Anda membaca artikel ini, otak Anda terlibat dalam berbagai perilaku.
Mungkin Anda menggerakkan tangan untuk mengambil secangkir kopi, sambil membacakan artikel dengan suara keras untuk rekan kerja Anda, dan merasa sedikit lapar.
Semua perilaku yang berbeda ini, seperti gerakan lengan, ucapan, dan keadaan internal yang berbeda seperti rasa lapar, secara bersamaan dikodekan di otak Anda.
Pengkodean simultan ini menimbulkan pola yang sangat kompleks dan campur aduk dalam aktivitas listrik otak.
Oleh karena itu, tantangan terbesarnya adalah memisahkan pola-pola otak yang mengkode perilaku tertentu, seperti gerakan lengan, dari semua pola otak lainnya.
Misalnya, disosiasi ini adalah kunci untuk mengembangkan antarmuka otak-komputer yang bertujuan memulihkan pergerakan pada pasien lumpuh.
Saat berpikir untuk melakukan suatu gerakan, pasien ini tidak dapat mengomunikasikan pikirannya ke ototnya.
Untuk mengembalikan fungsi pada pasien ini, antarmuka otak-komputer menerjemahkan gerakan yang direncanakan langsung dari aktivitas otak mereka dan menerjemahkannya ke dalam gerakan perangkat eksternal, seperti lengan robot atau kursor komputer.
Shanechi dan mantan mahasiswa PhD-nya, Omid Sani, yang kini menjadi rekan peneliti di labnya, mengembangkan algoritme AI baru untuk mengatasi tantangan ini.
Algoritme ini diberi nama DPAD, kependekan dari Dissociative Prioritized Analysis of Dynamics atau analisis dinamika prioritas disosiatif.
“Algoritme AI kami, bernama DPAD, memisahkan pola-pola otak yang mengkodekan perilaku tertentu seperti gerakan lengan dari semua pola otak lain yang terjadi pada saat yang sama,” kata Shanechi.
“Hal ini memungkinkan kami untuk memecahkan kode gerakan aktivitas otak dengan lebih akurat dibandingkan metode sebelumnya, sehingga dapat meningkatkan antarmuka otak-komputer.
"Lebih lanjut, metode kami juga dapat menemukan pola-pola baru di otak yang mungkin terlewatkan.”
Sani menambahkan, “Elemen kunci dalam algoritma AI adalah pertama-tama mencari pola otak yang terkait dengan perilaku yang diinginkan dan mempelajari pola tersebut dengan prioritas selama pelatihan jaringan saraf dalam.
“Setelah melakukan hal ini, algoritme nantinya dapat mempelajari semua pola yang tersisa sehingga tidak menutupi atau mengacaukan pola terkait perilaku," lanjutnya.
"Selain itu, penggunaan jaringan saraf memberikan banyak fleksibilitas dalam hal jenis pola otak yang dapat dijelaskan oleh algoritme,” Sani menjelaskan seperti dikutip dari EurekAlert.
Selain pergerakan, algoritme ini memiliki fleksibilitas yang berpotensi digunakan di masa depan untuk memecahkan kode kondisi mental seperti rasa sakit atau suasana hati yang tertekan.
Melakukan hal ini dapat membantu menangani kondisi kesehatan mental dengan lebih baik dengan melacak kondisi gejala pasien sebagai umpan balik untuk secara tepat menyesuaikan terapi dengan kebutuhannya.
“Kami sangat bersemangat untuk mengembangkan dan mendemonstrasikan perluasan metode kami yang dapat melacak kondisi gejala dalam kondisi kesehatan mental,” kata Shanechi.
“Melakukan hal ini dapat menyebabkan antarmuka otak-komputer tidak hanya menyebabkan gangguan pergerakan dan kelumpuhan, tetapi juga menyebabkan kondisi kesehatan mental.” |
Sumber: EurekAlert
إرسال تعليق