Satu pasukan saintis dari Carnegie Mellon University dengan kerjasama University of Minnesota telah membuat satu kejayaan dalam bidang kawalan peranti robot yang tidak invasif. Dengan menggunakan brain-computer interface (BCI) tidak invasif, para saintis telah membangunkan lengan robot yang dikendalikan oleh minda pertama yang berjaya mempamerkan keupayaan untuk terus mengesan dan mengikuti kursor komputer.

Nota kaki: Invasif di sini bermaksud suatu teknik atau prosedur yang memerlukan instrumen atau implan ke dalam tubuh. Tidak invasif pula bermaksud sebaliknya, teknik atau prosedur yang tidak melibatkan pengenalan instrument atau implan ke dalam tubuh.

Dapat mengawal peranti robotik secara tidak invasif dengan menggunakan pemikiran dan minda akan membuahkan pelbagai aplikasi yang luas, khususnya memberi manfaat kepada kehidupan pesakit lumpuh dan mereka yang mengalami gangguan pergerakan.

BCI telah ditunjukkan untuk mencapai prestasi yang baik untuk mengawal peranti robot menggunakan hanya isyarat yang diperoleh dari implan otak. Apabila peranti robotik boleh dikawal dengan ketepatan yang tinggi, ia boleh digunakan untuk menyelesaikan pelbagai tugas harian. Walau bagaimanapun, sehingga kini BCI berjaya mengawal lengan robot telah menggunakan implan otak invasif.

Implan ini memerlukan sejumlah besar kepakaran perubatan dan pembedahan untuk memasang dan mengendalikan dengan betul, apatah lagi kos dan risiko yang berpotensi kepada subjek. Oleh itu penggunaannya terhad kepada hanya beberapa kes klinikal.

Cabaran besar dalam penyelidikan BCI adalah untuk membangunkan teknologi yang kurang invasif atau bahkan tidak digunakan sepenuhnya yang membolehkan para pesakit lumpuh mengawal persekitaran atau anggota robotik menggunakan “pemikiran” mereka sendiri. Teknologi BCI yang tidak invansif ini, jika berjaya, akan membawa teknologi yang sangat diperlukan kepada banyak pesakit dan bahkan berpotensi kepada penduduk umum.

Bin He, Trustee Professor dan Ketua Jabatan Kejuruteraan Bioperubatan di Carnegie Mellon University telah mencapai matlamat itu.

“Terdapat kemajuan utama dalam peranti robot kawalan minda menggunakan implan otak, iaitu sainsnya yang sangat cemerlang,” kata He. “Tetapi teknologi itu tanpa invasif adalah matlamat utama. Kemajuan dalam penyahkodan neural dan utiliti praktikal kawalan lengan robot bukan invansif akan mempunyai implikasi besar terhadap perkembangan neurorobotik tidak invansif.”

Menggunakan teknik penderiaan novel (novel sensing) dan teknik pembelajaran mesin (machine learning), He dan pasukannya dapat mengakses isyarat jauh di dalam otak, seterusnya mencapai resolusi yang tinggi terhadap kawalan robot.

Dengan pengimejan neuro (neuroimaging) tidak invasif dan novel continuous pursuit paradigm, He mengatasi isyarat bising EEG yang membawa kepada peningkatan ketara penyahkodan neural yang berasaskan EEG dan memudahkan kawalan alat robotik 2D secara terus menerus.

Dalam sebuah makalah yang diterbitkan oleh Science Robotics, pasukan itu mewujudkan satu rangka kerja baru yang membincangkan dan memperbaiki komponen “otak” dan “komputer” BCI dengan meningkatkan penglibatan dan latihan pengguna, serta resolusi spatial data neural tidak invasif melalui pengimejan sumber EEG .

Artikel “Noninvasive neuroimaging enhances continuous nueral tracking for robotic device control” menunjukkan bahawa pendekatan unik pasukan saintis itu untuk menyelesaikan masalah ini bukan hanya meningkatkan pembelajaran BCI dengan hampir 60% untuk tugas-tugas berpusatkan tradisional, ia juga meningkatkan pengesanan berterusan komputer kursor melebihi 500%.

Teknologi ini juga mempunyai aplikasi yang dapat membantu pelbagai orang, dengan menawarkan peranti “kawalan minda” yang tidak invasif telah membolehkan orang berinteraksi dan mengawal persekitaran mereka. Teknologi ini, pada masa ini, telah diuji oleh 68 subjek manusia bertubuh (sehingga 10 sesi untuk setiap subjek), termasuk kawalan peranti maya dan mengawal lengan robot. Teknologi ini secara langsung digunakan untuk pesakit, dan pasukan saintis ini merancang untuk menjalankan ujian klinikal dalam masa terdekat.

RUJUKAN:

1. Edelman, B. J., Meng, J., Suma, D., Zurn, C., Nagarajan, E., Baxter, B. S., … & He, B. (2019). Noninvasive neuroimaging enhances continuous neural tracking for robotic device control. Science Robotics, 4(31), eaaw6844.
2. College of Engineering, Carnegie Mellon University. (2019, June 19). First-ever successful mind-controlled robotic arm without brain implants. ScienceDaily. Retrieved June 29, 2019 from www.sciencedaily.com/releases/2019/06/190619142542.htm