Close RECOMMEND

I’m a freelance science and health journalist based in Berlin.


インプラントは一人のボランティアを使って試験したが、チームはパイロット版技術を試験するために最大6人の採用を計画している。研究者は、始めのうちは以前の研究と同様にアルゴリズムを毎日リセットしていたが、リセットしない場合には使用者のパフォーマンスが時間をかけて改善を続けたことに気づいた。プロセスを飲み込むまでに最初は少し時間がかかったが、インプラントの使用者は数日後から毎回迅速な制御を達成した。

ガングリーは「脳が追いつける速度を超えてアルゴリズムが更新しないようにすることで、学習をさらに改善できることを発見した。これは10秒ごとに約1回のスピードだ」と述べている。

チームはまた、インプラントを数週間使用した後ではアルゴリズムのリセットが以前ほど問題にならないことも発見した。参加者が、インターフェースの使い方を覚えていたのだ。「脳は急速に同じ解決策に戻って収束する」とガングリーは説明した。

研究者らはインフターフェースを長期間使用後、アルゴリズムの更新機能を切ることができた。ユーザーが再訓練を行う必要はなく、指定の作業は44日間同じ水準にとどまった。

「私たちの手法により、体がまひした患者たちは健常者が自然に行うことをできるようになる。スキルを一度学べば、それを長期間覚えておくことができる」(ガングリー)

この長期的なパフォーマンスの維持により、ユーザーはカーソルを動かす他に仮想のボタンをクリックするなど、インターフェースを使って追加のスキルの学習を始めることができる。これは、同技術が将来最大限活用されるようになるために必要になるはずだ。

「私たちは、引き出しにしまわれたままにならず(…)体がまひした患者の毎日の生活を実際に改善するような技術を設計する必要性を常に心に留めてきた」とガングリー。

「次のステップは、タイピングのインターフェースやロボットアームなど、より現実的な制御に取り組むことだ」

翻訳・編集=出田静

PICK UP

あなたにおすすめ