ブレイン・マシン・インタフェース

ブレイン・マシン・インターフェース（BMI）

ブレイン・マシン・インターフェース（BMI）は、脳の活動を通じて機械を操作する技術を指します。この技術は、脳波の検出や脳への直接的な刺激を用いて、脳とコンピュータなどの機器の連携を実現します。従って、BMIは脳と機械を結びつけるさまざまな手法を包含しています。

BMIの基本的な機能には、脳波や脳活動の信号を読み取って機械に指示すること、また逆に、機械から脳に直接情報を送ることが含まれます。これによって、思考を通じて機械を操作したり、視覚的な情報を脳に直接伝えることが可能となります。現段階では、片方向の情報伝達が主に実現しており、脳の信号を電気信号に変換して機械に指示を出す方法や、逆に機械からの電気信号を脳波に変える方法が用いられています。

歴史

BMIの概念は20世紀初頭から存在しましたが、実際の技術開発は1970年代から始まりました。1990年代中頃に入って外部機器が人体に移植される事例が現れ、21世紀に入ると視覚や聴覚を補助するさまざまな人工的な感覚機器が登場しました。例えば、MITのヒュー・ハー教授が開発した義肢は、脳からの意図を元に行動する装置の一例です。2024年には、脳波で制御するロボットが実用化される見込みです。

方式

BMIの技術は大きく侵襲式と非侵襲式に分けられます。

• - 侵襲式BMI: 脳に直接電極を接触させる形で信号を読み取ります。細胞外記録や皮質脳波(ECoG)が代表例で、特に高い精度を誇りますが、手術によるリスクが伴います。
• - 非侵襲式BMI: 電極を脳に直接接触させず、脳波(EEG)や脳磁図(MEG)を用います。この方法は安全性が高いですが、一部精度の面で制約があります。近年では技術の進展により、これらの手法も発展が期待されています。

解析と利用

BMIの解析には、脳波信号から特徴を抽出するための方法がいくつか存在します。例えば、フーリエ変換やウェーブレット変換を用いて脳波のデータを処理する手法があります。また、得られたデータを活用して、脳波と機械の操作との関連性を見出すための機械学習技術も用いられています。

実用化の例

以上の技術を活用した実用化の例として、重度の身体障害者が脳波でコンピュータを操作するシステムや、人工視覚を通じて視覚を復活させる研究などがあります。また、深化療法としての脳深部刺激療法も取り入れられ、精神的な疾患の治療にも注目されています。

軍事及びスポーツでの応用

BMI技術は軍事競争にも利用され、遠隔での機械操縦や、兵士の機能向上を図る試みが行われています。さらに、スポーツの現場では、選手が自身の精神状態や身体の状態を理解・制御するための手段としても注目されています。

総じて、ブレイン・マシン・インターフェースは、医療、軍事、スポーツ、そして日常生活に至るまで、幅広い分野で将来の可能性を秘めた革新的な技術であり、今後も注視が必要です。

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