과제: BCI는 뇌 신호를 컴퓨터, 로봇 팔다리 및 기타 기계에 대한 명령으로 변환한다. 일부는 이러한 신호를 감지하기 위해 임플란트를 사용하는 반면 다른 일부는 EEG 캡과 같은 비침습적 기술에 의존한다.

하지만 이들 모두의 공통점 중 하나는 보정이 필요하다는 것이다. 두 뇌는 동일하지 않으며 사람이 BCI를 사용하려면 먼저 특정 뇌 데이터에 대해 훈련을 받아야 한다.

이는 일반적으로 BCI가 생각에 의해 생성된 뇌파의 패턴을 인식하는 방법을 배울 때까지 동일한 것에 대해 계속해서 생각하는 것을 의미한다. 이는 시간이 많이 걸리고 지루한 과정이다.

마음으로 비디오 게임을 할 수 있도록 BCI를 훈련한 트위치 스트리머 페리카리알은 "울고 싶을 때까지 600번, 700번 반복한다"라고 웃으며 말했다. “슬픔이 원동력이 되었다.”

BCI가 패턴을 인식하도록 훈련된 후에만 패턴에 반응하여 화면에서 커서를 움직이거나 의수를 제어하거나 비디오 게임에서 악당을 공격하도록 프로그래밍할 수 있다.

새로운 소식: UT 오스틴의 엔지니어들은 이제 광범위한 교정 없이 작동하여 잠재적으로 시스템 사용에 대한 주요 장애물을 제거하는 "범용" BCI를 개발했다. 그들은 PNAS Nexus에 자신의 작품을 출판했다.

연구원인 사티암 쿠마르(Satyam Kumar)는 "임상 환경에서 이를 고려할 때 이 기술을 사용하면 길고 지루한 교정 과정을 수행하기 위해 전문 팀이 필요하지 않게 될 것이다."라고 말했다. "환자에서 환자로 이동하는 것이 훨씬 더 빨라지게 된다."

작동 방식: UT 오스틴 팀은 비침습적 BCI를 사용하여 마음으로 컴퓨터 화면에서 간단한 작업을 수행하려고 시도하는 한 사람의 뇌 데이터를 기록했다. 그런 다음 연구원들은 해당 데이터를 사용하여 "디코더"라고 부르는 머신러닝 프로그램을 만들었다.

5번의 온라인 세션 동안 18명의 건강한 자원봉사자가 BCI를 사용하여 동일한 작업을 수행하려고 시도했다. 그들의 뇌 데이터는 시스템의 일종의 기반 역할을 하는 디코더를 통해 전송되어 광범위한 보정 없이도 그들의 의도를 결정할 수 있었다.

디코더는 매우 효과적이어서 자원봉사자들은 BCI를 사용하여 온라인 세션 중에 마음속으로 더 복잡한 레이싱 게임을 플레이할 수 있었다. 비록 원래 훈련생이 특정 게임을 해본 적이 없었음에도 말이다.

미래 전망: 두 작업 모두 특별히 복잡하지는 않았다. 심지어 레이싱 게임에서도 자원봉사자들은 차를 왼쪽이나 오른쪽으로 보내는 옵션만 가졌다. 하지만 UT 오스틴 팀은 디코더를 계속 개발한 다음 운동 장애가 있는 사람들을 위해 시험해 볼 계획이다.

연구원인 호세 델 R. 밀란(José del R. Millán)은 “이 기술의 핵심은 사람들을 돕고 일상 생활에서 사람들을 돕는 것이다.”라고 말했다. “우리는 사람들을 돕기 위해 어디에서든지 이 길을 계속 따라갈 것이다.”