ويعمل الفريق، المكون من علماء من جامعة موسكو الحكومية للطب النفسي والتربوي (MGPPU)، على إنشاء شبكة فريدة يمكن التحكم بها من خلال النظر والتفكير.
وبحسب الدراسة، التي نشرت في مجلة Frontiers in Neuroscience، فإن الاستخدام المتزايد للأشخاص المصابيين بالشلل دفعهم للعمل على تطوير منظومة، تعتمد على تتبع حركة العين بإستخدام كاميرا ليكون عملها بمثابة عمل "ماوس" الكمبيوتر، حيث يمكن عن طريق النظر اليها التحريك على الشاشة.
وبحسب العلماء فإن هذه التقنية تمتلك عيبا يتجلى في عدم القدرة على تحديد والتفريق بين النظرة اللإرادية عن المتعمدة .
ويقوم العلماء بإنشاء نظام تحكم سيكون قادرا على تحديد ما إذا كان تأخر النظر مقصودا أم لا إراديا، وسيكون مزيجا من تتبع العين وتقنية أخرى تستخدم لمساعدة الأشخاص ذوي الإعاقة ، والمعروفة بـ"واجهة الدماغ والحاسوب (BCI)".
وقال سيرجي شيشكين، رئيس الدراسة، والباحث الرئيسي في مركز MEG، "من خلال التمييز بين الإشارات الدماغية التي تظهر أثناء أداء بعض الإجراءات العقلية، يسمح لك BCI بإعطاء أوامر للكمبيوتر حرفيا "بقوة التفكير". وحاول الكثيرون دمج BCI مع ميزة التحكم بالعين. بمساعدة BCI، من الملائم إجراء "نقرة" - لذلك يمكن للمرء أن يتخيل حركة اليد. لكن مثل هذا المزيج لا يزال غير مريح للغاية، لأن BCI يعمل ببطء، مما يجبر المستخدم على تقديم الإجراء المطلوب ليحافظ على نظرته لفترة طويلة".
بالإضافة إلى ذلك ، يتم الجمع بين الإجراءات العقلية المطلوبة لـ BCI بشكل سيئ إلى حد ما مع التأخير المتعمد في النظر.
واستخدم المتخصصون في جامعة موسكو الحكومية نهجا مختلفا، يحتاج مستخدم نظامهم فقط إلى إبقاء نظرته متعمدة، وهذا الإجراء بالذات، وفقا للعلماء، يغير بالفعل نمط إشارات الدماغ. أنه من الممكن التعرف على نية "النقر".
ولعزل إشارات الدماغ المقابلة لهذه النية بدقة، تم استخدام طريقة تخطيط الدماغ المغناطيسي (MEG)، والتي تتيح التسجيل بدون تلامس للمجالات المغناطيسية الضعيفة للدماغ.
وفي سياق التجربة، لعب المشاركون تعديلًا خاصًا للعبة الكمبيوتر "Lines"، حيث يتم التحكم عن طريق التأخير في النظر. تمت معالجة بيانات MEG التي تم الحصول عليها بواسطة شبكات عصبية اصطناعية، والتي تحدد ما إذا كانت تأخيرات النظرة مقصودة أو غير إرادية.
وقالت أناستاسيا أوفشينيكوفا ، باحثة أولى في مركز MEG، MGPPU، "لا تزال دقة تحديد" نية "تأخر النظر غير كافية للتنفيذ الفوري للتكنولوجيا، وهذا يرجع إلى حقيقة أنه خلال التجربة لم يكن من الممكن بعد كتابة بيانات كافية لتدريب الشبكات العصبية. وهذه مشكلة شائعة عند تصنيف إشارات الدماغ بواسطة الشبكات العصبية الاصطناعية العميقة. نحن الآن نعمل على توسيع عينة بيانات MEG ".
هذا وأجريت الدراسة في إطار التعاون بين جامعة ولاية ميشيغان الأمريكية والمركز القومي للبحوث "معهد كورتشاتوف" بدعم من مؤسسة العلوم الروسية. في المستقبل، يخطط الباحثون لإنشاء واجهة هجينة عالية الدقة تجمع بين بيانات تتبع العين وMEG وبيانات تخطيط الدماغ في نظام واحد.