Фахівцями з Фрайбурзького університету (Німеччина) на чолі з Тоніо Боллом була продемонстрована робота нейромережі, яка може розшифровувати сигнали мозку, отримані з ЕКГ.

При цьому нейромережа реагувала на рухи людини дуже швидко, тому що передчувала його поведінку. Судячи з усього, вона відстежувала імпульси в мозку ще до того, як вони переходили на свідомий рівень. Такі технології зможуть знайти застосування в медицині, щоб управляти протезами при паралічі або травмі, а також для прогнозування епілептичних припадків.

Як зазначається, система уловлює електричні сигнали, які циркулюють між нервовими клітинами і певними відділами мозку людини. При цьому точність моделі покращується із збільшенням кількості оброблених шарів інформації з електроенцефалограм. Під час дослідження вчені використовували 31 шар, так зване «глибоке навчання».

На відміну від старого методу, тепер ми можемо перейти безпосередньо до необроблених сигналами, які записує ЕЕГ з головного мозку. Наша система є більш точною. Наше бачення майбутнього включає в себе алгоритми самонавчання, які можуть надійно і швидко розпізнавати наміри людини на основі сигналів мозку. Крім того, такі алгоритми можуть допомогти ставити більш точні неврологічні діагнози

Тоніо Болл

При цьому зазначимо, що нейромережа реалізує той же принцип, який був раніше знайдений. Експерименти ще в минулому столітті показали, що свідоме бажання, наприклад, зігнути палець, спізнюється на 10-15 мілісекунд. Простіше кажучи, коли людина свідомо прийме рішення це зробити, сигнал від мозку вже мине лікоть.

Такі технології дозволять створювати протези і цілі екзоскелети з «випереджаючим» дією, що дозволить синхронізувати їх рухи з рухами оператора.