"То, что изображено на картинке, это так называемый Utah Array - чип, наиболее часто используемый для нейроимплантации. Он состоит из ста электродов, которые имплантируются непосредственно в кору головного мозга путем такого довольно жесткого "забивания". Это технология, которую использовали в многочисленных экспериментах на обезьянах и на людях, в основном, западные исследователи, - пояснил профессор Осадчий. - Действительно, при помощи считывания такими матрицами активности отдельных нейронов можно решать задачу декодирования траектории движения конечностей. Также при помощи данных матриц можно стимулировать непосредственно участки коры головного мозга, отвечающие за сенсорную функцию, и добавлять чувствительность при использовании протеза".
Эксперт отметил, что в проекте Маска пациентам имплантируют так называемые "нити", по периметру которых есть много контактов.
"Эти нити имплантируются при помощи робота в обход кровеносных сосудов. В результате получается доступ, соответственно, к активности отдельных нейронов или локальных потенциалов поля, соответствующих активности небольших групп нейронов. И на основе этого, при помощи уже давным-давно разработанных методов, можно решать задачу декодирования электрических сигналов мозга в зависимости от поставленной задачи", - пояснил эксперт.
"С точки зрения науки Маск не делает ничего нового, как я уже многократно говорил в своих комментариях. А вот с точки зрения технологии - да, его система позволяет довольно эргономично считывать активность из коры мозга и передавать ее на вычислительное устройство. Причем, скорее всего, у них одновременно еще решается задача сжатия этих сигналов", - отметил эксперт.
Как рассказал Алексей Осадчий, исследования в этом направлении ведутся и в России.
"Мы проводили подобные исследования в нашем Центре биоэлектрических интерфейсов Высшей школы экономики. Мы создали нейроинтерфейс на основе электрокортикографических сеток электродов. В отличие от технологии Маска, эти ЭКоГ-сетки считывают активность довольно большой популяции нейронов и смешивают их. И каждый сигнал, каждый сенсор чувствителен к активности большого числа нейронов. Поэтому задача декодирования весьма сложна. Однако нам удалось создать двунаправленный интерфейс, в котором у нас во время эксперимента пациент собирал висящие хрупкие шарики и должен был их не разрушить. И вот при наличии обратной связи он действовал намного точнее и разрушал существенно меньшее количество шариков", - рассказал Осадчий.
"Работа, описанная Маском, наверное, является квалификационным этапом для любого коллектива, который собирается заниматься задачами инвазивных нейроинтерфейсов. При этом перспективность данной технологии, на мой взгляд, ограничена, - отметил ученый. - Дело в том, что у большинства пациентов, которым нужно управлять конечностями, существуют остаточные мышцы, и декодирование миографической активности является существенно более перспективным направлением в создании систем управления протезами. Это можно проводить за счет стимуляции периферических нервов. Что, кстати, уже делается. В частности, нейрохирург Артур Биктимиров в сотрудничестве с группой в Сколтехе делает подобные эксперименты".