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Contrôler par la pensée les mouvements
simples d'un robot
Une interface
cerveau humain/machine non invasive qui permet par la simple pensée
de faire effectuer en temps presque réel des mouvements simples
à une main robotique : voici la première que viennent
de réaliser l'Institut japonais international de recherche
avancées en télécommunications (ATR) et le
laboratoire de recherche de Honda (HRI ). Appelée"BMI"
(Brain Machine Interface), cette technologie qui ne nécessite
ici aucune incision dans la tête et de pose d'implant dans
le cerveau(1) s'appuie sur le
décodage de l'activité cérébrale et
l'utilisation des données qui en sont extraites pour le fonctionnement
d'un robot. Une percée qui laisse envisager pour l'avenir
la réalisation de nouveaux types d'interfaces entre les machines
et le cerveau humain, utiles aux handicapés, mais qui pourraient
être aussi utilisés pour remplacer les claviers ou
le mode de fonctionnement des téléphones portables.
A la base de
cette réalisation : l'article "Décoder le
contenu perceptuel et subjectif du cerveau humain" du Dr.
Yukiyasu Kamitani (chercheur à l'ATR au laboratoire de neurosciences
computationnelles) et de Franck Tong (département de psychologie
de l'Université de Princeton), publié l'année
dernière dans Nature Neuroscience(2).
L'idée était d'étudier si la perception de
l'orientation sur les bords du champ visuel, un dispositif visuel
fondamental chez l'homme, pouvait être analysée à
partir de l'activité du cerveau humain représentée
à partir de l'imagerie par résonance magnétique
fonctionnelle (fMRI). En utilisant des algorithmes statistiques
pour classifier les différents états du cerveau, ces
deux chercheurs ont constaté que l'ensemble des signaux fMRI
des premiers secteurs visuels pouvaient être prévus,
en fonction des 8 orientations différentes de stimulus présentées
lors de différentes épreuves(3).
Ces résultats démontraient aussi que les patterns
d'activités fMRI dans les premiers secteurs visuels, y compris
le cortex visuel primaire (V1), contiennent l'information détaillée
d'orientation, ce qui peut être reliée à la
prévision de la perception subjective.
Il n'aura fallu qu'un an aux laboratoires HRI et ATR pour passer
de la théorie présentée dans l'article à
la réalisation d'un système mettant en relation le
décodage en temps (presque) réel de l'activité
du cerveau et la commande d'une main robotisée. On demande
à un sujet humain d'effectuer avec les doigts l'une des figures
du fameux jeu "papier, roche, ciseau". Par le système
fMRI qui dépiste les réponses hémodynamiques
de son cerveau, il a été possible de faire imiter
à la main robotique les mouvements des doigts fait par l'humain
(mais pour l'instant avec un décalage de 7 secondes, donc
pas encore en temps réel) avec une exactitude de décodage
de 85%.
L'homme
fait avec les doigts
la figure "ciseau"
Analyse
de l'image du cerveau par ordinateur.
La
main robotique effectue
la figure "ciseau"
Cette technologie
non invasive est potentiellement applicable à d'autres types
de mesures de l'activité
cérébrale telle que celle des champs magnétiques
et électriques générés, le type d'onde....
En utilisant une telle méthode, les chercheurs espèrent
maintenant arriver aux mêmes résultats sans décalage
de temps et à partir de systèmes plus compacts, qui
pourraient devenir portables.
Si ceci ne constitue
qu'un petit début et que davantage de recherches sont bien
sûr nécessaires pour décoder des mouvements
plus complexes, Honda n'hésite pas à annoncer qu'il
ne lui faudra que 5 années avant que son robot fétiche
Asimo commence à se déplacer selon les ordres mentaux
de son propriétaire.... A suivre de près donc.
(1)
Les chercheurs américains en neurosciences, qui travaillent
aussi sur les "Brain Machine Interface" utilisent eux
des méthodes invasives. (2)
Nature Neuroscience 8, du 1er mai 2005, pages 679 à 685 "Decoding
the visual and subjective contents of the human brain", par
Yukiyasu Kamitan (ATR)i, Frank Tong (Psychology Department, Princeton
University).
(3)
Sans trop entrer dans les détails, il s'agissait de savoir
si on pouvait prévoir à partir des données
de l'activité du cerveau obtenues par l'imagerie fonctionnelle
par résonance magnétique, quelle orientation avait
le stimulus présenté à un sujet à tel
ou tel moment, sachant que 8 orientations différentes étaient
possibles.