Neuralink Show and Tell, Fall 2022 翻訳
◆イーロン・マスク
さて、ニューラリンクショーとヒルへようこそ。さて、今回は驚くほどたくさんの新開発をご紹介します。私たちがここで計画していることの将来についてお伝えすると同時に、あなたは信じられないほどエキサイティングだと思います。
もうひとつは、技術的なポッドキャストというか、そういう意味です。全体的なサマリーを提供するつもりです。そして、多くのメンバーに来てもらう予定です。ニューラリンクのチームが来て、様々な分野の深い技術的な概要を説明します。
そうそう。では、全体のまとめを始めます。これからお話しすることのいくつかは、あなたがこれまで述べてきたことです。リンク先をご覧になっている方は、すでにお聞きになったことがあると思います。しかし、多くの人はニューラリンクが何をしているのか知らないでしょう。だから、あなたがすでに知っているようなことを少し繰り返し話します。
しかし、他の人はそうではありません。そこで。Neuralinkの全体的な目標は、創造することです。最終的には、全脳インターフェースを作ることです。つまり 一般化された入力出力装置です。それは 長期的には文字通り
あなたの脳のあらゆる側面と短期的には あなたの脳の任意の部分と インターフェイスして 解決する。最も多いのは 人々に衰弱させる問題を引き起こす だから 私たちの長期的な目標は
長期的な目標について少しお話します。少し難解に聞こえるかもしれません。でも、実はそれが 私の一番の動機 どれだったかというと AIについてどうするか？人工知能（Artificial General Intelligence）についてどうするかです
もし私たちがデジタル超知能を持っているならばそれは 人間よりずっと賢い どうやってそのリスクを軽減するか 種のレベルでは、どうやってそのリスクを軽減するのか そして、良性のシナリオでさえも どこで？
AIは 非常に善良です ではどうすればうまくいかないのか？一緒に行くのか？どうやって参加するのか そして 結論は 乗り物に乗って行くことと、足並みを揃えることの最大の限界ということです。
Ai私が思うに、それは 帯域幅、コンピュータと対話できる速さです。ということです。私たちは皆、ある意味で既にサイボーグなのです。携帯電話やコンピュータは、あなた自身の延長です。そして、もしあなたが、携帯電話を捨てて、
携帯を置き去りにして ポケットを叩いてしまう それは手足がない症候群のようなものです。携帯電話は 携帯電話を置き忘れることは、ある種の欠落した限界なのです。この点です。あなたは、それに干渉することに慣れきっています。あなたは、そうなることに慣れきっています。
事実上のサイボーグ。だから、携帯電話の限界は何だ？あるいは ラップトップの限界は あなたができる速度です 情報の受信と送信、特に 情報を送信する速度です つまり 電話とやりとりする場合 親指を動かす速度や 電話に向かって話す速度が制限されるのです これは極めて低いデータレートです。
1秒間に10ビット、楽観的には100ビットといったところでしょうが、コンピューターは 通信できます。で。ギガビット・テラビット/秒です。人工知能の長期的なリスクを軽減するためには、この根本的な限界に対処する必要があると思います。
そして、ただ乗り遅れないようにすることです。人工知能が好きなら、難解な説明ですが、ニッチな層にアピールできると思います。ニッチな人たちにアピールできるはずです。ここにいる人たちの中にも それは非常に難しい問題です。ですから、その問題で成功しなかったとしても
私はそう思います。私たちはこの時点で、多くのことに成功すると確信しています。多くの傷害を解決しているのです。問題 途中で傷害の問題を見つけます。だから実は 会場にいるJustin Roylandさん。こんにちは、ジャスティン。リックとモーティの話です。
リックとモーティのエピソードで、犬の知能、強化、そして起こりうる最悪の事態についての素晴らしいものでした。それで とにかく、「リック＆モーティ」持ってます。お薦めです。というわけで。脳からの信号を読み取れるようになりたい。信号を書けるようになりたい。
最終的には脳全体がそうなるようにしたい。そしてまた、それを拡張する。に。他の神経系に伝達すること。もし 脊髄の四分の一、首が切断されている。それで これは今18ヶ月目です だからこれは
ポケベルだ 誰が遊んでいるのか。猿のマインドポン。つまりこれは ページャーはこのビデオの中で ニューラリンク・インプラントを装着しています。そして面白いのは 神経インプラントが見えないことです。つまり 私たちは神経インプラントを小型化しました。
一致します。の厚さです 除去された頭蓋骨と同じです つまり本質的にはApple WatchやFitbitを持つようなものです。頭蓋骨の一部を交換するようなものです。スマートウォッチです。例えが悪いですが
例えるなら それで あなたは本当に彼がかなり見えることができます 彼は普通です。そして、私はそれがかなり重要だと思います。もしあなたが ニューラリンクデバイスを持っているなら 私がニューラリンクデバイスを持つことができるように 今すぐ埋め込んで、そして
あなたは気づかないだろう......つまり 仮にですが。実はこのデモの一つかもしれません。これらのデモのうちの1つです。私はします。そうだな それで、そう、それで まず第一に、それは野生のようなものですか？猿がポンをするんだ
ジョイスティックを与えれば 実際にポンを払えるんだ だからペドロはまずジョイスティックでポン引きを覚える。だから私は、「これは斬新だ」と思いました。そして、「サルでもポンクができるんだ」という感じです。
それで、まずポケベルにジョイスティックでポンをするよう訓練しました。そしてジョイスティックを取り去り、神経接続を行いました。そして今 彼はテレパシーで遊んでいる テレパシーか ビデオゲーム 基本的に それ以来、私たちがやってきたことは。
プロトタイプから製品への非常に困難な旅を続けてきました。プロトタイプは簡単だが、製品化は難しい。生産は難しい。本当にそうだと思います。100倍から1000倍も難しいんです。
政府の試作品から 安全で信頼性の高い 安全で信頼できる 様々な状況下で機能する 手頃な価格 そして、大規模に行われる。めちゃめちゃ難しいです。つまり、昔から言われていることです。1%のひらめき、99%の繁栄」ですが、私は99%かもしれないと思います。99%は汗です。
実行が容易であることのアイデアの最良の例を挙げよう。難しいというのは、月に行くこと。月に行くという発想です。月に行くのは簡単。とても難しい。そして、私たちは懸命に働いてきました。
最初の人類を迎える準備をするために。そして、明らかに、私たちは非常に慎重でありたいと思います。人間に装着する前に、それがうまく機能することを確認したいのですが。でも、もう提出しました。ほとんどの書類をFDAに提出しました。
おそらく半年ほどで、ニューラリンクをヒトに移植できるようになると考えています。しかし、申し上げたように、私たちは可能な限りのテストを行っています。デバイスを。その前に。動物に使う前に、人間に使う前に、です。だから、ベンチトップ・テストを行います。加速寿命試験も行います。
そうです。偽の脳シミュレーターです テクスチャーがある 脳をエミュレートしているようなものです。しかし、それはゴムのようなものです。そして だから、動物に装置を付けることを考える前に、 私たちは、ベンチトップでの厳格な試験で、可能な限りのことを行っています。ですから、安易にデバイスを動物に移植しているわけではありません。
私たちは非常に慎重です。インプラントを行う際には、常にデバイスが必要です。もしそうなら。彼女 確認用です。探索的でないように。ベンチトップテストで可能な限りのことをやりました。その上で初めて、動物に装置をつけることを検討します。
そうそう、実際にお見せしますよ。今日中にデモをします。数時間後に 脳の代理人に移植する そして、もし聴衆の誰かがボランティアに参加したいのなら その場でロボットを使って さてと... ページ・デモ以来... ...6匹の猿の群れで 働くように拡張しました
ポケベルをアップグレードしました 彼らは様々な仕事をします 安定性と再現性を確保するため、可能な限りのことをやっています。そして、そのデバイスが長く使えるようにすることです。劣化することなく。
そこで見ているのはマトリックスのように見えますが、実はあれです。神経信号です。だから あれはシミュレーションでも、ただのスクリーンセーバーでもなく、実際のものなんです。Neuronspiring. それは読み出しの1つであるように見えます。
そして、ここで見ることができます。酒......キーボードを打っている他の猿の一人です。さて。テレパシーでタイピングしているのがあります。つまり、はっきり言って、これは 実際にキーボードを使用しているわけではありません。彼は動かしている 彼の心でカーソルを
強調されたキーに さて、技術的には 実際に綴ることはできない だから、この事を大げさにしたくないんだ。それは次のバージョンだからです。だから しかし、ここで本当にクールなのは 猿の酒は、彼の心だけを使ってマウスカーソルを動かしていますハイライトされたキーにカーソルを移動させ、そして何を綴るのか。
私たちが欲しいのは 私たちはbutを綴りたいのです。だから、これは 誰かのために使うことができるものです。四肢麻痺の人。私たちが作る前でも 脊髄のものが使えるようになることです。コントロールすること マウス、カーソル、コントローラー、電話、そして。
私たちは確信しています。誰かが 外界との接点がない人であれば 手が動く人よりも、携帯電話をうまく操作できるはずです。また、アップグレードの可能性についても触れましたが、アップグレードの可能性は非常に重要です。
なぜなら、私たちの最初の製品は、iphoneによく似たデバイスになるからです。そして、私はあなたが一度iphone 1はiphone XIVが利用可能であなたの頭の中で立ち往生していなかったことをかなり確信しています。だから、それはつもりです。完全な可逆性とアップグレード能力を発揮できるため、デバイスを取り外して最新バージョンに交換したり、何らかの理由で動作しなくなった場合に
交換する。それが基本です。要件です。リンク先のデバイスのために。そして、日本酒もPeiJuも、最新・最高のインプラントにアップグレードするというべきでしょう。だから それは本当に1年半以上されていること。ペイジェは最初のインプラントと、その後アップグレードされたインプラントを持っていました。だからこれは、それが長い間持続するという非常に良い兆候です。
悪影響は観察されていません。このことを示すことも重要だと思います。酒井は実際にデモをするのが好きなんです。椅子に縛り付けられたりするようなことはありません。だから。そうなんです、だから。猿は実際にデモをするのが好きで、バナナスムージーがもらえるから。楽しいゲームなんです。
私たちは動物愛護にとても関心があるんです。そして、私は確信しています。私たちのサルはとても幸せです。ご覧のとおりです。果実の前線には迅速な意思決定者がいるのです。
それで のために。人間で目指す最初の2つの用途は 視力の回復です。これは注目すべきことで 視力を失ったことがない人でも 生まれつきの盲目のような
私たちは彼らができると信じています。視力を回復させることができるのです。つまり、大脳皮質の視覚部分がまだ残っているからです。たとえ彼らが一度も見たことがなくても 私たちは彼らが見ることができると確信しています。
そして、それから。もう一つの応用として 運動皮質で。最初は能力を持たない人が 操作する能力がない、ほとんどない。彼らの 筋肉を 状況 そして、手が動く人よりも速く電話を操作できるようにします。
しかし、それよりもさらに明らかに良いのは、接続の橋渡しをすることです。そう 運動野から信号を取り出すのです。首が折れた人がいるとします。すると その信号を脊髄にある ニューラリンクデバイスに橋渡しするんだ
それで 物理的な制限はないと確信しています。全身を機能させることができるのです。奇跡のように聞こえるかもしれませんが 脊髄を切断した人に 全身機能を回復させることが可能だと 確信しています
だから... わかったよ そして、アップサイズ・ゲインに行った。このアップデートの第一の目的は、リクルートです。多くの場合、人々はそう思っています。なぜなら、彼らは生物学や脳の働きについて何も知らないからです。ここで私たちが本当に強調したいのは、そのことです。
なぜなら、分解してみると、その必要はないのです。必要なスキルは そのために。ニューラリンクを機能させるために。スマートウォッチや最新の携帯電話を作るために身につけるのと同じスキルの多くなのです。スマートウォッチや最近の携帯電話を作るのと同じです。つまりそれは一種の
ソフトウェア。バッテリー。ラジオ？誘導性？充電 そして、私たち特有のものとして、動物の世話、臨床、規制事項などがありますね。明らかに機械学習。このフレーズはよく使われます。
しかし、私たちは脳からの信号を解釈する必要があります。これは生物学的な神経網です。しかし、生物学的神経網を解釈するのに最適なものは、デジタル神経網です。つまりこれは私が伝えたいメッセージですもしあなたが専門知識を持っているならば
作ること 高度な デバイスを 時計や電話やコンピュータのような それなら あなたの能力は これらの重要な問題を解決するために大いに役立つだろう。それが、私が伝えたい一つのメッセージです。では、見てみましょう。
それでは、これで......。Dj. では Djの方です。New Inc.の創業チームにいたんです。そして、会社の絶大な貢献をしてきました。発表する他の多くの人たちと同じように。しかし、私はただ、Jforzの絶大な貢献に感謝したいのです。
ニューラル・インカムに。イーロンのおかげです。私は13歳で韓国から移動し、通信するために新しい言語を学ぶ必要があったとき。私の考えを伝えるのにもっと良い効果的な手段はないものかと考えています。
外の世界へ。そして、ネオがカンフーとマトリックスを学ぶのを見て すごいな、と思ったのを覚えています。私はそれを可能にするためにその作業に取り組みたい。そして今日。これは、アトラクトエンジニアリングの挑戦だと思います。
あなたの意図、思考、経験に関するすべてが 全ては脳の中にあるのです。活動電位の二値統計として符号化されています。もし、適切な場所に適切なセンシングと刺激能力を持つ電極を設置することができれば。
この他にもイーロンの話した多くの応用が可能であり、多くの人を助けることができます。私は、このミッションに取り組めることを大変うれしく思っています。この野心的でありながら重要なミッション。その未来を実現するために。ここニューラリンクで。
また、多くの工学分野の優秀な同僚、科学者、エンジニアと一緒に、この生物学とテクノロジーの交差点で働けることを大変光栄に思っています。
今日はそのうちの何人かの方からお話を伺います。私たちが直面している技術的課題の幅広さ、そしてこの間の私たちの進歩についてお聞かせください。私たちが直面している技術的課題の幅広さと、この1年間の私たちの進歩について知っていただくためです。そして、これらの課題のほとんどについて、ご理解いただけると思います。イーロンの言ったように、脳の働きを事前に理解する必要はありませんし、私たちが行っていることの多くは、工学の第一原理を生物学に応用したものです。
では、どのようにすれば、高帯域幅で汎用的な脳とのインターフェースを作ることができるのでしょうか？私たちは初日から、安全で拡張性のある一連の基礎技術に焦点を当てました。そして、脳のすべての領域にアクセスすることが可能です。
この3つの軸、安全性、拡張性、そして脳領域へのアクセス。この3つの軸が、私たちニューロリンクの製品づくりのベースになっています。安全性。私たちの装置と絶縁体をできるだけ安全なものにすることで、この技術の普及を促進したいからです。
そして、スケーラビリティ。なぜなら、私たちのデバイスをより安全に、より便利にすればするほど。より多くの人々がそれを望むようになるでしょう。そして、規模が大きくなればなるほど、より手頃な価格で提供できるようにしたいと思います。そして、脳の領域にアクセスすることで、私たちの技術の機能を拡張することができます。
私たちの技術の機能性を高めることができます。私たちは、このような次元に沿ったデバイスの第一歩として、「N One」インプラントと呼んでいるものを開発しました。大きさは4分の1ほどです。そして 10以上のチャンネルがあり、記録と刺激が可能です。
スレッドと呼ばれる柔軟な薄膜アレイに微細加工されています。完全に埋め込み可能で、ワイヤレスなので、配線はありません。そして、手術の後。インプラントは皮下にあり、目立ちません。また、ワイヤレスで充電できるバッテリーを搭載しており、自宅で使用することも可能です。
同様に、私たちの装置を安全に脳に埋め込むために、私たちは「R.Oneロボット」と呼ぶ手術用ロボットを作りました。このロボットは、このような小さな脅威を操ることができるのです。赤血球数個分の大きさしかないんですよ。広い。
そして、太平洋を避けながら、動いている脳に確実に挿入することができます。これを確実に行うのは非常に優れています。実際、ロボットのEndToEnd挿入を実際に見せたことがないので、私たちのブレイン・プロキシでロボットが手術をするライブ・デモを行う予定になっています。
挿入をご覧になりたい方はいらっしゃいますか？それでは、ご覧ください。R1ロボットと患者アルファです。アルファは患者用ベッドにゆったりと横たわっています。これはターゲティングビューと呼ばれるものです。これは脳の代理人の写真です。ピンクは電極を挿入したい皮質表面を表し、黒は避けたい血管を表しています。
そして、このハッチマークには数字が書かれていますが、これはそれぞれのスレッドを挿入する場所を示しています。このように、いくつかの挿入を見ることができます。これは別の図です。左側は、挿入エリアの様子です。右側はロボットがアレイを剥がそうとするところです。
シリコンバックから1つずつ脅威を取り除き、ターゲティングビューであらかじめ決めておいたターゲットに挿入します。ほらね これが最初の挿入です あと数回挿入する予定です
挿入の全工程です。最初の製品で約64本のスレッドが、このロボットでは約15分かかると思われます。そうそう、2本目が入りましたので、3本目もやりますよ。ほらね。そして、これはバックグラウンドで行われ、プレゼンテーションの後半で再び登場することになります。
今お話にあったように、私たちはプロトタイプから製品化へ向けて懸命に取り組んでいます。その一環として、デバイスの製造をオースティンの専用施設に移しました。
スケールアップのための製造です。そして、重要なのは、この映像で明らかなように この映像で明らかなように 設計を担当するエンジニアが、物理的な製造ラインでも働くというのは、私たちにとって非常に典型的なことです。物理的な製造ラインでの組み立てやデバッグも行います。
これは、極めて重要なことです。イテレーションのサイクルタイムを短縮する上で、非常に重要なことです。また、手術の規模も拡大しました。現在では、専用の手術室があります。自社で、あるいは実際にDoubleorを所有しています。オースティンにあります。これはその前の足がかりです。
最終的には自分たちの神経とクリニックを構築します。このN1とR1という製品で。私たちの最初の目標は、脊髄損傷による麻痺のある人々が、損傷前と同じかそれ以上にデバイスを使えるようにすることで、デジタルの自由を取り戻すのを助けることです。
そして、イーラが述べたように、この1年間は、このことが会社の中心的な焦点となっています。そして、FDAと緊密に連携し、承認取得と、できれば半年以内に米国で最初のInhumanの臨床試験を開始できるよう取り組んできました。
これで、私たちの製品の概要をご理解いただけると思います。次の1時間は 次の1時間は、これらのトピックについて、技術的に深く掘り下げていきます。私たちの技術的な挑戦についてお話しします。また、進捗状況や今後の展開についてもご紹介します。
それでは、私のチームのニアに、ニューラル・デコーディングについて話してもらいます。私はニルヴァン・フレンドで、ブレイン・インターフェースのアプリケーション責任者です。私たちの骨子は、ポリシーやコントローラー、コンピュータを持つ人が、私と同じように、あるいはそれ以上に使えるようにすることです。
私たちは、いつでも、どこでも、コンピュータのすべての機能を使って、高速で正確な制御を提供したいと考えています。そこで、Noneデバイスと私たちのソフトウェアやアルゴリズムを使って、どのようにこれを実現しているかをお見せするのがとても楽しみです。
昨年、私たちは、脳でコンピューターのカーソルをコントロールするリンクのページのビデオを紹介しました。では、どのようにしてそれを実現するのでしょうか？簡単に説明します。まず、記録します。運動野の活動をN1デバイスで記録します
彼が演奏している間 何千ものチャンネルで それから神経網を訓練する 彼の神経活動のパターンから カーソルの速度を予測する このデコーダーを使えば、ジョイスティックを動かさなくても、考えるだけでカーソルを操作できるようになります。
このデコーダを使って、いろいろなゲームで遊ぶことができます。白いドットを黄色いターゲットに向けて移動させるタスクにも挑戦。彼は1つ取得するたびに、彼のサーバースムージーのドロップを受信し、彼は毎日このゲームをプレイすることを選択しました。
ここでは、2021年初頭の彼のパフォーマンスを見ることができます。私たちが以前のデモを公開した頃です。かなり正確ですが、私たちが望むものより少し遅いですね。そして、呪いと制御は、ほとんどのコンピューターアプリケーションと対話するための基礎となります。そこで、それ以来、カーソル、スピード、精度を向上させるための作業を行ってきました。
ご覧の通り、ずっとずっと速くなり、ほぼ2倍の速さになりました。しかし それでも、私ができることに比べれば、まだ少し遅いです。そこで、それを改善するためのクリエイティブな方法に取り組んでいるところです。スピードだけでは十分ではありません。フルセットの機能性を、何十年も求めているのです。
ほとんどのソフトウェアはマウスとキーボードによる操作のために作られたもので、少なくとも今のところ、脳のコントロールのためにこのエコシステム全体を再発明するのは理にかなっていません。だから、私たちは歩きながら、デザインしているのです。脳のためのマウスとキーボードのインターフェイス。
その方法は、愛用者の友人を様々なコンピュータテストで訓練し、その行動を予測するアルゴリズムを設計することです。ここでは、サルのトレーニングの様々な段階でのタスクの例をいくつか紹介します。例えば、左右のクリックやジャーククロス。
そして、I thinkやhendischaも。コンピュータとのインタラクションは双方向であり、フィードバックは非常に重要です。私は、ボタンをクリックしたときに、ボタンが押されていることを体感できるのが好きです。しかし、潜在的なユーザーがクリックしようとすると、ボタンを埋めることができません。
それに対処する例として、壁画の強さを表すビジュアルフィードバックをリアルタイムで提供しています。物理的なキーボードで入力するだけでクロシェの色を変えてクリックすることは、ipadのキーボードで入力するよりもはるかに速く、簡単です。これは。
はるかに速く、そして。最も重要な機能性の一つなので。このメッセージはすでに送信済みです。そして、このメッセージがどのように作成されたのか、その舞台裏をお見せしたいと思います。そして、ここでまた、バーチャルキーボードを使ってこのメッセージを入力しているところをご覧ください。このバーチャルキーボードは、私が携帯電話で使っているものに似ています。
そして、これまで達成した精度の高いスピードで、バーチャルキーボードでの入力はすでに速く、簡単になっています。しかし、私はパソコンで文字を入力する際、バーチャルキーボードを使うことはありません。画面を覆ってしまうし、10本の指で入力するよりもはるかに遅いからです。もっといい方法があるはずです。
たとえば、こんな感じです。スタンフォード大学から行く。人に手書きを想像してもらう。画像、文字。そして、彼らはその活動から文字を記録した。この方法で、タイピング、タッピング速度を速めることができました。このプロジェクトは、私たちのサルで開始します。しかし、当然ながら、サルは文字を書くことを知りません。そこで、文字を書くことを模倣するために、私たちのお気に入りのサルの一匹であるアンジェラに、iPadで数字を追いかける訓練をしました。
ここでは、桁の関数と桁の2をなぞっているのがわかると思います。その後、N Oneデバイスで彼の新しい活動を記録しました。しかし今度は、カーソルの速度をデコードする代わりに、数字をリアルタイムでデコードします。シミの上をなぞった数字をリアルタイムでデコードしています。
このプロジェクトでは、主に2つの収穫がありました。1つは、サルはとても素晴らしく、非常に複雑なタスクを学ぶことができるということです。もうひとつは、タイピング速度を上げることができるものの、そのためには何百もの例とサンプルが必要だということです。分類したい数字と文字のそれぞれについて、何百もの例とサンプルを必要とします。
これではスケールしません。この問題を解決するために、私たちは間接的な方法をとっています。数字を直接デコードするのではなく、まず画面の手の投影をデコードするのです。そして、異体字をデコードしたら、棚にある手書き分類器のどれかを使って、数字や文字を予測するのです。例えば、Emulsのデータセットで学習させた分類器などです。
なぜそれが重要なのか。重要なのは、これであらゆる言語のあらゆる文字を解読できる可能性が出てきたからです。壁画デコーダが1つしかないのは、それゆえ異議あり。つまり、英語、ヘブライ語、メンドリング語、猿語でさえも書けるのです。そして、バナナが何であるかも理解できるのです。
ですから、機能性やスピードを向上させるための課題は山積みです。それでは、3つ目のパート、いつでもどこでも使えるブレイン・インターフェースの実現方法について、ブリスに話を譲りたいと思います。
皆さん、こんにちは。私はニューロリンクのソフトウェアエンジニアで、コンピュータを使うときはブリスと申します。私のマウスとキーボードは、少なくとも99％以上の確率で動作するように意図されています。私の目標は、麻痺のあるユーザーが、私と同じように確実にコンピュータを操作できるようにすることです。そのために、こんな体験をさせたいと思っています。
このビデオでは、SakeがMacBookに歩み寄って、パイプラインのタスクを選んでいるのが見えます。デコードシステム全体が箱から出してすぐに動き、フィールドも完全にプラグアンドプレイです。このような高い信頼性を実現するためには、まずオフラインで広範囲なテストを行う必要があります。
N.リンクの典型的な使用フローは、Bluetoothで接続することです。脳から神経活動をストリーミング出力し、その神経活動からトレーニング、デコーダ、リアルタイム推論を行う。まさにこの流れでシミュレーションを作りました。しかし、インプラントを装着したサルを使うのではなく、サーバーラックに置かれたインプラントに合成神経活動を注入するシミュレーター脳を使用します。インプラントから見れば、それは本物の脳の中にあるのです。
このシミュレーションは、ハードウェアから検証するために、すべてのコークスで実行されます。神経デコーダーに至るまで、すべてです。私たちのスタック全体が、「ステート・オブ・ザ・アート」のパフォーマンスを達成することができるのです。しかし、このようなシミュレーションは、ソフトウェアとハードウェアの統合やテストには最適ですが、
現実世界での高い信頼性を保証するには、まだ十分ではありません。現実の世界では、私たちが解読しようとしている基本的な信号は 実際には日々変化しています。このプロットでは、平均発火率を見ることができます。
日本酒のインプラントの代表的なチャンネルで検出されたものです。各バーは1日を表し、各日の平均発火率は前日と異なることがわかります。このことは、デコーダを日々堅牢にする方法として、非常に興味深い問題を提起しています。
ある日のデータでニューラル・デコーダを訓練し、次の日にそれを使おうとすると、実際に起こりうることです。平均発火率は、モデルの出力に偏りを生じさせるほど、実際にシフトすることがあります。
右の図です。この偏りのせいで、カーソルが右上に移動しにくくなっているのがわかります。ここでは、右上に移動するのに苦労しています。一方、左下への移動はもっと簡単です。
この問題を軽減するために、私たちはさまざまなアプローチを試みています。例えば、多くのデータを集めた大規模なデータセットでモデルを構築し、日をまたいでも安定した神経活動のパターンを見つけ出そうと試みています。また、インプラントの神経活動の統計量を継続的にサンプリングし、最新の推定値を用いて、モデルに入力する前にデータの前処理を行うというアプローチも試みています。
これはチームにとって非常にアクティブな研究分野であり、麻痺のある人が私と同じようにコンピュータを操作できるようにするためには、解決すべき重要な問題なのです。また、脳のスパイクが画面上のカーソルの動きに影響を与えるまでの時間をいかに短くするかも大きな課題です。
この制御ループにラグやジッターがあると、カーソルの制御が難しくなり、右のようなオーバーシュートになってしまうのです。そこで、1つ大きな改良を加えました。この方向では、フェーズロックと呼ばれています。フェーズロック。インプラントから送信される各パケットの端を、Bluetoothの無線が起動する正確な瞬間に合わせます。これにより、脳のスパイクがニューラルネットワークの予測に組み込まれるまでの時間を最小限に抑えることができます。
ここで、フェイスロック後の待ち時間分布を見てみましょう。平均の曲がり幅が大きく減少しただけでなく、分散も小さくなっています。これによって、ユーザーはカーソルの挙動を予測しやすくなりました。
この1年間で、私たちはシステムの安定性と信頼性を飛躍的に向上させ、多くのセッション、多くの月にわたって、一貫した高いパフォーマンスを実証することができました。
しかし、このシステムが本当にプラグアンドプレイを実感できるようになるには、まだ長い道のりが待っています。ですから、この技術を出荷するために必要な難しい問題を解決することは、チームへの参加を検討しているあなたにとってエキサイティングなことなのです。
それでは、Avenachに代わって、私たちのカスタム低電力ASEXがどのように脳のスパイクを検出するかについて話してもらいます。私はASICチームのエンジニアの一人であるAvenachです。私たちは、1024の独立したチャンネルにわたって記録し、刺激するためのアナログとデジタル両方の回路を含むカスタム神経センサーを設計しました。
パフォーマンス、消費電力、面積の3つの主要な指標すべてにわたってこれらの課題を抱えています。1024個のチャンネルすべてを1/4サイズのインプラントに収めなければならないだけでなく、20マイクロボルト以下のスパイク活動や振幅を測定しなければならないのです。
そして今日は、最後に述べた課題に焦点を当てたいと思います。電力です。消費電力は、私たちにとって重要な課題です。充電のために中断することなく、1日中インプラントを使用することができます。
2018年当時、私たちはすべてのチャンネルからすべてのサンプルを処理のためにデバイスから送っていましたが、これは大量の電力を消費していました。2020年、私たちはスパイク検出をチップに搭載しました。ご存知のように、ニューロンは発火によって情報を伝達します。そのため、単純にスパイクを監視する。
そして、このスパイクイベントのみをインプラントに送ることで、非常に効率的に圧縮することができるのです。また、過去2年間にわたりASICの最適化を続け、システムの総消費電力をわずか32ミリに抑え、バッテリーの寿命を2倍に伸ばしました。
バッテリー駆動のインプラントを可能にした、チップ上のスパイク検出アルゴリズムを見てみましょう。まず、500 Hzから5 kHzのバンドパスフィルターを適用して、帯域外のノイズを除去します。
次に、ノイズフロアの推定値を用いて、チャンネルごとに適応的な閾値を生成します。そして最後に。スパイク検出モジュールは、スパイクの3つのキーポイントを識別します。3つのポイントを識別することで、スパイクの存在だけでなく、スパイクの形状も検出することができます。
これは、1つのチャンネルに隣接する複数のニューロンを区別するために非常に重要です。今日は、私たちが最新のチップで行った数多くの最適化のうちの1つに焦点を当てたいと思います。これは、特にシステム電力を15%削減するものです。
つまり、スパイク検出器はスパイクの最初のポイントを探すのに多くの時間を費やし、閾値を超えた後にのみ発生するスパイクの他の2つのポイントを探すのにほとんど時間を費やさないということです。
この入力波形の特性を利用すれば、チップ内のメモリアクセスを30％削減することができます。では、その仕組みを見てみましょう。スパイク検出器は、全チャンネルで共有される1つの機能ユニットとして実装されています。
各チャンネルの状態をバッファリングするSRAMを搭載しています。サンプルが入ってくると、そのチャンネルの状態がSRAMから読み出されます。そのチャンネルの状態がSRAMから読み出されます。インクリメンタルなスパイク検出ステップが実行されます。そして、更新された状態がSRAMに書き戻される。
これがインプラント全体で毎秒2000万回行われているので、これらの各軸は非常に速く追加されます。最新のチップでは、状態をホットステートとコールドステートの2つに分割しています。ホットステートは毎サイクルアクセスし、コールドステートは閾値を超えたときのみアクセスすることで、平均アクセス回数を減らし、電力を節約しています。
また、現在のチップのフットプリント内で496チャンネルを実現する次世代Stimulation Focusチップの開発にも取り組んでいます。チャンネル数を増やすだけでなく、駆動電圧も上げることで、チャンネルあたりの活性化を高めています。そして、このチャンネル数の増加に加え、まもなく発表される将来の幅広いアプリケーションに対応するために、アームコアを追加しました。
チップ上にアームコアを追加しています。そして最後に、このチップは現在のチップと同じサイズなので、4個を1つのインプラントに組み込んで、合計160チャンネルにすることができます。それでも4分の1の大きさに収まります。
このように、インプラント内の消費電力の改善にはかなり力を入れています。え？また、インプラントの充電体験の改善にも力を注いでいます。これは地図で説明します。その前に、ロボットが64本の糸をすべて挿入し終えたところです。では、見てみましょう。
これは先ほどDJがお見せしたのと同じような挿入部位のビューですが、照準レティクルの代わりに、よく見ると、それぞれ16個の電極を搭載した64本の糸がすべて脳に挿入されていることが分かります。プロキシです。
血管を避けながら、この20分間で。では、技術的なディープダイブを続けるために、マットにバトンタッチしましょう。ブレイン・インターフェースの責任者、電気工学のマットです。
私たちの完全埋め込み型デバイス「N One」は、継続的に動作させるためにバッテリーに依存しています。バッテリーの残量が少なくなると、ワイヤレス給電で充電を行います。しかし、多くの民生用電子機器とは異なり、物理的なコネクタを提供するだけで、完全な埋め込み型デバイスを充電することができます。
いくつかのユニークな課題があります。まず、磁石に頼ることなく、広い充電範囲に対応する必要があります。また、外乱に強いシステムでなければなりません。そして、早く完成させなければならないので、過度な燃焼は禁物です。しかし、最も重要なのは安全性です。
脳組織と接触すること。この目標を達成するために、私たちの充電システムは、何度も設計を繰り返しました。第1回 2020年8月のピグデモをご覧になった方は、ガートルードが私たちの第1世代の充電器で充電したバージョンのヌワンを移植されました。
このデバイスは、小さなパックパッケージに実装され、後にバッテリーベースのリモートコイルに分離されました。この充電器の使用は困難でした。しかし、この充電器の実装を通して、私たちは多くのことを学びました。現在のインプラントの充電器は、駆動回路を含むアルミニウムのバッテリーベースに実装されています。
当社比4倍の大きさのリモートコイル。取り外しも可能。このリモートコイル。スイッチング周波数の増加、コイルの結合を改善しました。この充電器は現在も使用されています。当社のエンジニアリングと動物実験施設でのいくつかの用途を含む。
ここではそのうちの一つをお見せしたいと思います。シンプルな充電器と呼んでいる装置です。そして、コイルは生息地に埋め込まれています。追加で ひとつは 新しい外部制御ループとバナナ・スムージー・ポンプを加えた。
部隊は自分自身を充電するように訓練されている。それではポケベル充電の様子をご覧ください。右側は ポケットベルZen 1から リアルタイム診断をストリーミングしています 彼が登ってきてコイルの下に座ると
充電器が自動的に彼の存在を検出し、検索から充電に移行するのがわかります。ゼロから1のスケールで制御された電力出力を見ることができます。そして、彼のバッテリーに流れる電流。
先ほど、コイルの結合を改善すると書きました。しかし ハイクオリティファクターコイルは 比較的大きな距離で良好な充電性能を示しますが、インプラントに近づけると インプラントに近づけると
見えてくるのはピークスプリッティング効果です。どこで。最高の効率的な電力伝達が行われます。規制遵守のために必要なIsm帯以外の高い周波数に押し上げられます。放射されるのです。
私たちの次世代充電器では。私たちは、右図のようなダイナミックチューニングを導入することで、この問題に対処しています。これにより、送信コイルと受信コイルの常駐周波数をリアルタイムに調整することができます。
そうすると。性能劣化の直前で特性を変えることができるのです。現在、電気技術チームが第3世代の充電器の開発に取り組んでいます。注目すべき改良点は、双方向性ニアフィールド通信です。
これにより、制御の待ち時間を短縮することができました。そして、熱制御の改善。熱制御の改善。その結果、充電時間が短縮されました。では次にジュリアンから、N1をどのようにテストしているか教えてもらいましょう。
マット、ありがとうございました。私はジュリアンで、ブレイン・インターフェイス・チームの組込みソフトウェア・グループを担当しています。インプラントの製造を開始した当時は、小さな製造ラインしかありませんでした。インプラントのデータを収集するには、ラップトップを持って手動で歩いていく必要がありました。インプラントのデータを収集するためには、ノートパソコンを持って手動で歩き回っていました。
しかし、私たちの目標は、超安全で超信頼性の高いインプラントを作ることです。そのために、製造ラインの規模を拡大し、スループットとデータ収集能力をテストしました。まず、製造ラインに大規模な受け入れテストを追加しました。これは、各コンポーネントと最終的なアセンブリの機能性をテストするものです。
そして、製造ラインから出荷されたインプラントは、ベンチトップ試験、加速寿命試験、動物モデル試験などにかけられます。そして、これらのインプラントから24時間体制でデータを収集します。このデータは、一連のクラウドワーカーによって処理され、集計されて表示されます。そして最後に、これらの情報はすべて設計プロセスにフィードバックされ、私たちのエンジンに力を与えてくれます。
エンジニアはいつでも、どんなインプラントに関するどんな質問にも答えることができるのです。これから、このインフラのさまざまな部分を説明しますが、まずは熱試験から始めます。インプラントには、ファームウェアが動作する小型のマイクロプロセッサーが搭載されており、その動作のすべてを管理しています。ファームウェアのアップデートをリリースする前に、ユニットテストとホッターテストの両方を厳密に行いたいと考えています。そしてループテストは、ヒルテストとも呼ばれます。ヒル・テストを行うには
バッテリー、パワーレール、マイクロプロセッサーを測定します。そして、Bluetoothクライアントで各デバイスに接続します。そして、消費電力、リアルタイム性能、セキュリティシステム、完全復旧メカニズムなど、さまざまなシナリオでデバイスをテストしていきます。
これらのシステムのオリジナル実装では、テストの自動化を迅速に開始するために、既製のコンポーネントを使用しています。しかし、これらのシステムは比較的職人的な手法で作られており、メンテナンスが非常に難しいため、すぐにテストが開発のボトルネックになってしまいました。
そこで、これを軽減するために、ハードウェアとソフトウェアのチームが、必要なコンポーネントを1つのベースボードに統合した新しいシステムを開発しました。充電器やインプラントのハードウェアを、このベースボードに差し込む個別のモジュールに搭載し、ポージングコイルを搭載したボードも用意して、チャート性能をテストできるようにしたのです。
このアーキテクチャでは、さまざまなハードウェアのプロトタイプをこのシステムにドロップするだけで、すべてのテストインフラを再利用できるため、迅速に反復することができます。さらに、現在および次世代のニューラル・アシックをFPGAにホストして、それをこのボードに接続することもできます。そうすることで、まったく別のレイヤーをテストすることができるのです。このような経緯で、右のようなわかりにくい画像が出来上がりました。
これは、シミュレーションした神経感覚から発せられるスパイク活動を、Bluetooth経由でシステム全体に流し、携帯電話に表示したものです。このように、チップからクラウドまで、すべてを一つのシステムでテストすることができます。
このシステムは、コストは5分の1、体積は5分の1、製造も非常に簡単です。これにより、すべての開発者が自分の机の上に個人用のユニットを持つことができ、また、ラックにマウントされた多数のこのユニットにテストスイート全体を分散してテストすることができます。これらにより、開発スピードが格段に上がりました。
次に、インプラントの電子機器、バッテリー、インクルージョンをどのようにモニターしているかを見てみましょう。インプラントは定期的にすべてのバイタルサインを取り込んでFlashに保存し、次に私たちの記録ステーションに接続すると、そのデータをストリーミングします。
例えば、湿度を見れば、インプラントの筐体の状態を把握することができます。また、電池の電圧や電力を測定することで、電池の健康状態を把握することができます。これらはすべて、何の介入もなく自動的に行われ、すべてのデバイスの品質を24時間365日可視化することができます。
さらに、このインフラを利用して、オンデマンドで忠実度の高い情報を要求することができるので、さまざまな異常事態を調査することができます。例えば、このシナリオでは、異なるチャネルで観測されたスプリアススパイクの発生源を突き止めようとしていました。そこで、それらのチャンネルから直接、ロール波のサンプルを要求したのです。
良質な神経信号を捕らえるには、無傷で低インピーダンスの電極が必要です。そのため、神経センサーに搭載された専用回路で、この点についても綿密にモニターしています。では、どのようにこれを行うのでしょうか。まず、オンボードのDACを使って、1つのチャンネルでテストトーンを再生します。そして、EDCを使って同時に録音します。録音します。
そのチャンネルと物理的に隣接するチャンネルの応答信号。これで各チャンネルのインピーダンスを測定できるだけでなく、異なる物理現象を異なる特性、サインにマッピングすることができます。つまり、例えば、開いているチャンネルはそのチャンネル上で非常に大きな応答として現れ、短いチャンネルは隣接するチャンネル上で大きな応答として現れるのです。
また、戻ってくる信号の純度を見ることで、神経センサーのアナログフロントエンド自体が動作しているかどうかの検証もできます。このインピーダンススキャンを行うための最初の実装では、10チャンネルすべてを通過させるのに4時間かかりました。
しかし、テストを麻痺させ、ダウン、サンプリング、フィルタリング、そして情報量を減らすことで、多くの計算をファームウェア側に移動させ、デバイスからストリームオフする必要があります。現在では、わずか20秒で全10チャンネルをスキャンできるようになりました。
つまり、毎日すべてのインプラントのインピーダンスを測定し、社内のダッシュボードでその履歴を再生することで、生物学と電子工学の間のインターフェースについて、本当によく定量的な洞察を得ることができるのです。
これで、私たちがどのようにインプラントをテストし、モニターしているか、ご理解いただけたと思います。次はジョシュが、インプラントが故障するまでの時間を短縮することで、どのようにフィードバックを得ているか、お話しします。
こんにちは。エンジニアのジョシュア・フスです。ブレイン・インターフェイス・チームの一員です。インプラントシステムの設計と、製造・テストツールの多くを担当しています。インプラントの電子機器、ハードウェア、ソフトウェアのテスト方法については、ジュリアンから少しお話を伺いました。しかし、組織での寿命に関連するシステム全体についてはどうでしょうか。
この問題を解決する方法のひとつが、社内で開発した加速寿命試験システムです。このシステムにより、長期間使用されるインプラントの故障モードを迅速に把握することができ、反復のペースを急速に上げることができるようになりました。
さらに、このシステムは、インプラントのプロトタイプや長寿命化試験において、アメルスが必要とする試験量を大幅に削減することができます。では、このシステムはどのように機能するのでしょうか。とても基本的なことです。それは、3つのことに集約されます。
まず、組織内部の化学反応を模倣すること。次に、インプラント材料との化学的相互作用と拡散を加速させること。そして最後に、インプラントの内部電子回路を積極的に循環させることです。
この2つを中心に、イラニウスの関係で4倍という控えめな加速度を実現しました。つまり、私たちのインプラントが加速器で過ごす1日は、Vivoで過ごす少なくとも4日に相当するのです。
これまで、私たちが最も苦労してきたのは、インプラントに侵入する水分との戦いでした。そこで、インプラント内部の湿度が異常に上昇しないか、常にモニターしています。ホワイトの写真は、1年以上にわたるインプラントの内部湿度データです。
このように、内部湿度センサーは非常に敏感で、インプラント素材が融合することによる、非常に小さな、ゆっくりとした湿度上昇さえも検知することができます。青色は、同じ内部湿度のデータですが、加速器システムのデバイスのものです。
このデータを加速度係数で調整すると、このデータの一致だけでなく、どれくらい先のことまで予測できるかがわかります。どこまで伸びるか。赤で示したのは、加速器システムで故障したデバイスです。
このデバイスは、インプラントの電子的な故障が発生する前に、何ヶ月にもわたって湿度の異常な上昇を示しました。では、どのようにシステムを構築すればよいのでしょうか。私たちが最初のシステムプロトタイプを作り始めたのは、コバチャットダウンが始まった直後から2020年初頭にかけてでした。そこで、私たちは少し工夫をする必要がありました。
ご覧の通り、最初のシステムプロトタイプは、カーペットが敷いてあるように、アパートの一室で稼働する、ちょっとクズなものでした。しかし、そのおかげで、デバイスのテスト、作動流体の化学的な調整、制約条件の確認などを最短距離で行うことができました。また、初期のインプラント試作品の不具合を観察するグループもすぐに立ち上がりました。
そして、その情報を次の試作品設計に反映させ、文字通り、洗浄を繰り返したのです。わずか数ヶ月の間に、このシステムは完全にカスタムメイドで作られました。そして、2つのシステムバージョンと無数のマイナーイテレーションを繰り返し、高度に反復されました。
現在稼働中の第3世代システムは、自動充電と自動データ収集により、高密度なテストを実現しています。また、このシステムにはインプラントスリットアセンブリがあり、ブレインプロキシ材を受け入れることで、先ほどご覧いただいたように、手術用ロボットでインプラントを設置・挿入できるようになっています。
さらに、このシステムを高密度ラックマウントに統合しました。フォームファクターです。また、集中型の流体管理システムにより、容器内の化学物質の均一化とメンテナンスの軽減を実現しました。
このシステムは1年半前から稼働していますが、それなりに課題もありました。システム自体も、その中で移植されるのと同じように加速度的に酷使されるため、この規模のシステムを設計、構築、維持しながら、イーサン自身に対して堅牢性を保つことは、非常に困難なことだったのです。
では、次はどうするのか。私たちは第4世代のシステムに着手し、高密度のコンピュータ・サーバーにヒントを得て、ホットスワップ可能な、1つの容器に1つのインプラントという設計に、ゼロから再設計しました。
この新システムでは、密度、堅牢性、スケールにおいて、まったく新しいレベルを達成する予定です。また、これらのシステムの多くを稼働させ、さらに捕捉することを追求するつもりです。最も低い。周波数のエッジケース故障モード。これによって、何千ものインプラントがテストされ、これらの目標が追求されることになります。
すでにシステムの構築には着手していますが、まだやるべきことはたくさん残っています。例えば、機械的ストレスの導入、脳代理人のマイクロモーション、より完全で代表的な加速試験のためのスレッド周辺の組織成長の再現など、多くのエキサイティングなチャレンジが待っています。
さて、ここまでで私たちが手術前のインプラントデザインを厳しくテストする方法をいくつかご紹介しましたが、ここからはクリスティンが私たちの手術のプロセスを詳しくご紹介します。
ありがとうございました。皆さん、こんにちは。私はクリスティン、手術、エンジニアリングチームのリーダーです。N1デバイスを手に入れるには 基本的には以下の手順で行います。ターゲティングと切開 ドリルで頭蓋を切除 硬膜と呼ばれる丈夫な髄膜の外側を取り除く。
そして、細くて柔軟な糸のような電極を挿入する。作った全体にインプラントを入れる。そして、完成です。皮下埋め込み型だ 母さん、電線はないよ。冗談よ マジでワイヤー無しなんだけど、実は持ってないんだ。
糸を挿入する部分は手術ロボットが行います。というのも、手作業で行うのはとても難しいからです。頭髪をとって、サランラップで覆われたゼリーに刺そうとするのを想像してみてください。これを正確な手順と位置で、妥当な時間内に64回行うのです。
脳神経外科医は、これを手術のためにやれと言われたら、おそらく嫌がるでしょう。そこで、ご覧のような小さなダンスをするロボットを作りました。タイニーダンサーと呼びたいところですが、R Oneと呼ばれ、これもまた素晴らしいです。
残りの手術は、脳神経外科医が行います。私たちが作るために。身近で手頃な手術。見直す必要があるのです。その理由をお話ししましょう。私が学生の頃、父は歩くことも、腕を使うことも、話すことさえもできなくなりました。
ALSと診断されたのです。インターネットで調べると、クールでカスタムメイドのロボット支援装置を持っている人をちらほら見かけることがありました。しかし、深い挫折を味わいました。彼が手に入れられる選択肢は、なんと限られていることか。
パリには何十万人もの患者がいます。私たちの装置が役に立ちそうな他の症状の人たちも、数え切れないほどいるのです。一方、脳神経外科医はそれほど多くはありません。100万人あたり10人くらいでしょうか。
しかも、脳神経外科医の養成には10年以上かかり、すでに多忙を極めています。そして、ご想像の通り、その時間は非常に高価なものです。ですから、最も効果的で、手頃でアクセスしやすい手術を行うためには、一人の脳神経外科医が同時に多くの手術を監督する方法を考えなければなりません。
これはちょっとクレイジーに聞こえるかもしれません。しかし、レーシックが普及する前は、おそらくレーザー眼科手術もそうだったでしょう。ラシックは数えて30年ぐらい前からあります。当初は、レーザーロボットが行うべき最も基本的なコア部分のみを行い、残りは外科医が行っていました。そして、繰り返しのうちに、外科医がやらなければならないことはどんどん減り、レーザーロボットがそのほとんどをこなすようになったのです。そして、それは非常に説得力のある手順であり、ほんの数分かかり、しばしば人生を変える結果を与えます。
私が2017年に入社して以来、ロボットの糸挿入を最適化するためのイテレーションも手探りで行ってきました。その課題のひとつが、オプティムメカニカルパッケージングに関係しています。
ご覧のとおりです。糸挿入の信頼性を高めるには、3つの主要な光路が必要です。1つは、糸を挿入する針の可視画像、もう1つは、オクトポルコヒーレンストモグラフィーと呼ばれるレーザー干渉計システムで、リアルタイムで動いている脳の正確な位置が分かります。
さらに、目に見えるところで何が起こっているかを確認するために、照明やイルミネーションも用意しなければなりません。カメラと同じように、頭蓋切開の底にある針でこれらすべてを行うのは、特に頭蓋骨の壁に近い場合は、すべてをフィットさせて見ることがかなり困難になります。
そこで研究チームは、これらの3つの光路を1つの光学スタックにまとめることで、この問題を解決しました。フォトマジックでもポラライゼーションでも、呼び方は何でもかまいません。これによって、野菜ボイドをリアルタイムで行うことができるようになりました。先ほどお話したように、脳は動いているので、最初にターゲットを置いた場所が、針を刺す瞬間に挿入したい場所とは限りません。
そのため、ロボットは実際に血管を検出し、血管に挿入するかどうか、挿入しても安全かどうかを判断します。そうすることで、主要な血管への挿入を避けることができるのです。そして、今日ここにあるロボットにたどり着いたのです。脳神経外科医の役割を減らし、手頃な価格で利用できるようにするためには、まだまだやるべきことがたくさんあります。
第一に 脳神経外科医に最もスキルを要求する手術の2つの要素は、頭蓋切除術と直視下手術です。アレックスとサムは、直視下手術のステップをなくすことができると考えていますので、もう少し詳しくお話しします。つまり、頭蓋切除術が残るわけです。
脳神経外科では。クラニークニキビが小さければ、パーフォレーターという標準的な道具を使えば、この作業を手早く行うことができます。しかし、大きな頭蓋切開の場合、頭蓋骨の厚みや硬さなど、患者さんによってばらつきがあるため、外科医は自分の腕に頼らなければなりません。例えば、同じクラニアクニで同じ患者さんの中でも、頭蓋骨の厚みが異なることがあります。さらに、非常に高い精度で頭蓋切開できるものができれば、デザインスペースが広がりますね。
将来的なインプラントの頭蓋骨への装着方法について。そこで、私たちのプロトタイプをいくつかお見せしましょう。スクリーンにあるような超音波カッター、振動カッターは、軟組織を切らないという利点があります。骨は切っても脳は切らないのです。しかし、ご覧のように、超音波カッターのプロトタイプでは、思い通りの速度で切断するためにかなりの熱を発生させてしまいました。
そこで、振動鋸の登場です。ここでは、切断時間を最短にするために刃を設計し、音と熱も伝導させました。すると、ご覧のとおり。骨のような硬いものは切れますが、皮膚のような柔らかいものは切れません。単純なことです。そして、うまくいくのです。
しかし、もし任意の死や任意の形を切りたかったら、オシレートソーは切れないんだ。フレッド博士、誰もそれを理解できないだろう。君たちは賢いな。というわけで、時流に乗った解決策があるんだ。それは、CNCドリルです。
しかし、このドリルを人に使ってもらうには、毎回確実に、しかも深く切れないようにしなければなりません。脳を切り裂かないようにするために、フィードバック、フォースフィードバック、インピーダンスを利用する方法があります。
ボランティアを募集しています。冗談です。また今度ね。でも、そうだね。つまり、これは アクセスしやすく、手頃な価格の手術を実現するために、私たちが取り組んでいることの一部を紹介しました。次はアレックスから次世代の開発について少しお話を伺います。
ありがとう、クリスティーン。私はアレックスです。ロボット工学チームの機械エンジニアです。さて、ここまでで現在の装置の技術や手術の流れを説明しましたが、次に私たちの次世代開発プロジェクトについて説明したいと思います。
私や次の講演者は、そのうちの1つである「機器のアップグレードを可能にする」プロジェクトについて話したいと思います。この1年間で、私たちが行った進歩についてお聞きになったことと思います。インプラントや堅牢性を向上させました。
バッテリーや充電の性能、Bluetoothの使い勝手などです。現実的には、新しいデバイスのバージョンはどれも大幅に改善されるでしょう。より機能的になり、より長持ちする。より機能的になり、より長持ちするようになります。この新しい技術を維持する必要があります。
アーリーアダプターがアクセスしやすいように。つまり、デバイスのアップグレードや交換を、初期導入と同じくらい簡単に行えるソリューションが必要なのです。多くの医療機器メーカーが 多くの医療機器メーカーが見出しているように。これは難しい問題です。体の治癒反応は簡単ではないので、これはまだ解決されていません。
しかし、今日取り上げたいのは、これを可能にするための大きな進歩です。さて、まずは何が難しいのか、その背景を説明することから始めなければなりません。デバイスのアップグレードは難しいので、まずは解剖学的な話から始めましょう。
皮膚の下には 頭蓋骨があります。その下に硬膜があり、骨と脳を隔てる牙の膜です。そして硬膜と脳の間には、脳を液体で満たすサスペンションであるピア・アクモノイド・コンプレックスがあります。
装置を取り付けるには、外科医は頭蓋骨と硬膜の円板を取り除き、脳の表面を露出させます。そして、除去した材料を装置で置き換えます。課題は、この界面にある数カ月の間です。すべての空のボリュームは、デバイスとスレッドをカプセル化する組織で満たされている。
この装置は非常に簡単である。簡単に取り外すことができます。糸が小さいからです。脳から抜け出ることができるだろう 表面上に形成される組織層が それが取り外しを難しくしているのです。
私たちは、組織学やマイクロCTなど、この反応を研究し特徴づけるツールを社内で構築しました。この画像では、表面上に形成されたその組織層を見ることができます。糸を包み込み、周囲の組織と接着しています。
私たちは、天井のプロセスを設計し、デバイスのアップグレードをシームレスにするソリューションを見つけるために、さまざまな道を探ってきました。最も成功したのは、手術の侵襲性を低くすることでした。
脳の表面を直接露出させるのではなく、その代わりに 代わりに 硬膜を維持するのです。身体の自然な保護バリアを維持します。これにより、脳表面でのカプセル化を防ぐことができるのです。そして実際に、これはクリスティンが言及したように、手術をよりシンプルで安全にするための大きな勝利です。
しかし、これはタダで手に入るものではありません。硬膜は非常に丈夫で不透明な膜です。このSEM画像でわかるように、硬膜はコラーゲン繊維の緻密なネットワークで構成されています。このため、電極を挿入する際にさまざまな技術的な課題が生じます。
その一つが、硬膜を通したイメージングです。左の写真にある通りです。現在のカスタム光学系は、脳の表面を撮影するのに非常に優れた能力を発揮します。しかし、右の写真にあるように
硬膜があると、脳表面にある高密度の血管系を見ることができません。汚れが邪魔をして、減衰が激しいのです。この問題を解決するために、私たちは医療用標準蛍光ダイを用いて、組織の下にある血管を画像化する新しい光学系を開発しています。
これがそうです。血管の中をダイが灌流し、血管を強調しているのがわかると思います。このシステムの精度と再現性を証明するためには、まだ多くのエンジニアリング作業が必要です。しかし、それが終われば、硬膜の下にある血管を狙い撃ちして回避することができるようになります。
また、このレーザーイメージングシステムをより深い組織構造に適用することも検討しています。左下は、ご覧の通りです。硬膜の下にある組織層の断面です。この画像は、光コヒーレンスデモグラフィーシステムの複数のボリュームから合成されたものです。
上の画像は、それらのボリュームをコラージュしたものです。将来的には、このような新しいシステムとMRIなどの術前画像との相関をとることで、脳表面を直接露出させることなく、正確なターゲティングが可能になると考えています。
さて、難しい硬膜の解剖学的構造に伴う課題は、画像化だけではありません。それでは、この膜を通して電極を挿入する際の課題について、サムに話を譲りたいと思います。
ありがとう、アレックス。私はサーモンです。針の製造と設計のチームを率いています。アレックスが言ったように、硬膜は脳を保護するのに適した性質を持っています。また、私たちが糸を挿入するのも非常に困難です。
人間の場合、汚れの厚さは1ミリ以上にもなり、それは大したことではありませんが、私たちの40ミクロンの針と比べると、実はとても大きいのです。例えば、針を鉛筆のサイズに拡大した場合、汚れの厚さは4センチ以上になります。
どこまで拡大すればいいのか、見てみてください。針の特徴がフレームに収まる頃には、同じフレーム内に個々の赤血球が見えているはずです。これは 最新デザインのリアライフSEO画像。
左側です。そこには、糸の端が見えます。真ん中にあるのは針です。そして光の上にあるのは、実は私の髪の毛の一部です。そう、非常に小さいのです。また、小さいだけでなく、この設計には多くの課題があります。
そのひとつは、針と保護用のカニューレを使って糸をつかみ、それを保持しながら保護用のシリコン製の裏地から糸をはがし、さらにそれを保持したまま表面に持っていき、挿入の際にはカニューレから糸を離さなければならないことです。
もうひとつの課題は、脳は硬膜の下で実に柔らかいということです。そのため、針が十分に鋭利でないと、穿刺せずに表面をくぼませ続けることになります。また、この自由長が長くなりすぎると、実際にこのように針が折れてしまうこともあります。
もうひとつの課題は、針を通すだけではいけないということです。糸も通さなければならないのです。そのため、針と糸を合わせたプロファイルを最適化することに注力しなければなりません。
これが、このような設計の難しさです。これまでのところ、この問題を解決する鍵は、反復のスピードを上げることにあることがわかっています。しかし、そもそもどうやって作るのかを見てみましょう。まず、40ミクロンのタングステン製ワイヤーと、延性を高めるためにレニウムを少量加えた合金から始めます。
このフェムト秒レーザーのオスは、針とカニューレの形状をカットするために社内で設計しました。そして、これをサブミクロンの精度で行うことができるのです。今年、私たちは多くの時間を費やして、これを科学プロジェクトから産業用システムに変えました。
ほんの数カ月前までは、熟練したオペレーターが1本の針を作るのに22分かかっていました。しかも、熟練したオペレーターでも歩留まりは58％程度でした。それが今では、同じ工程に6分しかかからず、数分のトレーニングで誰でも91％の歩留まりを得ることができるのです。
また、針とカニューレをワンクリックで切断・測定し、その測定値を手足システムにアップロードすることで、ロボットが使用する各針の寸法を正確に把握することができます。ただし、これは現在のデザインで、製造工程を最適化するのに数年かかっています。
しかし、これでは糸を十分に保護できず、硬いデュラを通過させることができません。そこで、先ほども申し上げたように、何か新しいものを考えなければならず、しかも、素早くデザインを反復できることが必要だったのです。
当然といえば当然ですが。機械工学ハンドブックに、このようなことを書くページはありません。そこで私たちは、フェムト秒レーザーアブレーションの科学を掘り下げ、CとCメールのようにレーザーメールを使えるようにするワークフローを考え出しました。これによって、何度も繰り返し加工できるようになりました。これにより、新しい設計を1時間以内に反復することができ、数回のITERを可能にします。
本当に調子がいいときは、1日に数回の反復が可能です。その結果 右の最新設計では、ベンチトップ上で合計3ミリのデュラハムを9層貫通させることができます。これは、人間では考えられないほどの余裕です。
しかし、針だけがパズルの一部ではありません。ご想像のとおり、ここにあるデザインはすべて異なる脅威に対応するものです。ですから、それを反復する方法が必要なのです。そのために、マイクロファブリケーションの工程を社内に設置しています。
この夏、約9週間でクリーンルームを完全に作り直し、特に微粒子数を大幅に減少させました。これに加えて、マイクチームが行った他のすべての素晴らしい改善により、わずか数日で新しい設計を反復することができるようになりました。
しかし、パズルの最後のピースは、テストです。新しい設計はいくらでも思いつきますが、適切な条件で実際にテストする方法がなければ、何を調整すればよいのかわからず、さらに悪いことに、間違ったものに対して最適化することに時間を費やしてしまうでしょう。
この失敗例を見てみましょう。例えば、こんな感じです。数ヶ月前、私たちはかなり確実にデュラを通して挿入できるところまで到達しました。しかし、プロキシを採取してマイクロCTイメージングにかけたところ、実はスレッドの端のホールドが強すぎて、表面のほんの少し下に引き出してしまっていることに気づきました。
この問題を解決するまでに、この問題は周囲の材料や組織の特性に非常に敏感であることに気づきました。この問題が発生しないプロキシを作ることもできますし、毎回発生するプロキシを作ることもできます。
このことから、ベンチトップ試験やマッシュ組織の作成に時間をかけることが非常に重要であることがわかります。できるだけ正確に。リジーに引き継ぎます。これから、私たちがどのようにしてきたかを話してくれるでしょう。
私はレスリーで、マイクロファブリケーションの研究開発を担当しています。私たちが興味を持っているのは、生体環境、インプラント、スレッドの経験を理解することです。体内への埋め込みが完了したら、そのあとはどうなるのでしょうか。
しかし、生物学から直接学ぶのは、本質的に時間がかかります。そこで、速く動くために 私たちは生体環境を模倣した合成材料を開発しています。これにより、ベンチトップでできる限りのことを学び、業界標準である動物実験から脱却するための一歩を踏み出すことができるのです。
しかし、正確なプロキシを開発することは困難です。インプラント環境は多くの解剖学的な層で構成されており、そのすべてがユニークな特性を持っています。また、時間が経ってインプラント部位が治癒すると、新しい組織が形成され、空きスペースがあればそれを埋めていきます。
それに加えて 心臓血管の動きや頭の動きによって、さらに複雑さが増します。そこで、これらの課題に対処するために、私たちは生物学からのフィードバックを用いて材料を設計しています。
そのためには、組織の力学的特性評価を行う必要があるかもしれません。また、糸と糸の界面における相互作用の分析も行っています。このような特性評価の多くは、手術中に行われることもあります。カスタムハードウェアとソフトウェアを使用することで、手術用ロボットを改良し、高感度な特性評価ツールとしても使用できます。
収集したデータは、機械的、化学的、そしてこのように構造的に、生物学と同様の挙動を示すように、材料の最適化にフィードバックされます。このように、寒天と周辺シートで構成され、プレートの上に置かれた質素な最初の脳のプロキシから、私たちは長い道のりを歩んできました。
このプロキシはシンプルでしたが、無数のベンチホップテストを通じて、ロボットの挿入を完璧なものにすることができました。今日、私たちのプロキシは、アップグレードされた少し複雑なものになっています。ハイドロゲルをベースとした、より弾性に近い脳の代理人です。本物の人間の脳です。
さらに硬膜の代理人を組み込みました。これは注射可能な軟組織代理人を開発したもので、これまでのところ、ベンチトップでの模擬拡張テストを行うことができます。私たちは、未来のプロキシのために、超長期のウィッシュリストを持っています。
しかし、その中には、手術、プロキシが含まれています。軟組織、脳、骨、皮膚、あるいは全身が一体となったもの。運動、血管系、電気生理学的な活動をシミュレートする脳プロキシ。
生体適合性をテストする生体プロキシもあります。そして電気刺激。未来のプロキシに近づくために、現在も多くの研究が行われています。ここに示すような、Labgrown cerebral organoidsの研究も含まれています。
そして、これらのすべてが私たちを未来に近づけるでしょう。ベンチトップでより多くを学び、より速く反復し、動物モデルへの依存を減らす、あるいはいつか完全に置き換えることができるのです。それでは、次はダンに、非常にエキサイティングな次世代アプリケーションを紹介してもらいます。ありがとうございました。
レスリー ありがとうございます。私はダンです ニューラリンクで働くことになりました 視覚神経科学の研究をしています。私がこの会社に入ったのは、目の怪我や病気で失明した人たちに視力を回復させる可能性をこの装置に見出したからです。
私たちの装置には、この用途にユニークに適しているいくつかの特徴があります。まず1つ目。すべてのチャンネルから記録できるだけでなく、すべてのチャンネルに電流を注入することで、脳の神経活動を刺激することができるのです。
これは、目をバイパスして直接脳内に視覚イメージを生成することができるため、重要です。2つ目は 私たちのデバイスは、視覚補綴のために膨大な数の電極を持つことができます。これは重要なことで、電極の数が多ければ多いほど
より多くの電極を持つことができ、より高い密度のイメージを脳内に作ることができます。3つ目は、このロボットのおかげです。電極を脳に深く挿入することができます。これは重要なことです。人間の視覚野は "踵骨溝 "と呼ばれる脳の内側にある溝に深く埋まっているため、視覚補綴には重要なことです。
この画像では、MRIで踵骨溝を赤くハイライトしています。そこには、視野の視覚世界の地図が含まれています。一辺がクレジットカードに等しいくらいの表面積です。それを広げて平らにしてみると
画像が反転しています。逆さまなんです。さらに興味深いのは、磁石が歪んでいるため、視野の中心部、つまり固視点が大きく拡大されていることです。例えば、このリンカーンの画像を見た場合、彼の右目を直接見ると、その固定点の左側は全て
右の視覚野に送られ、右のものは左の視覚野に送られます。彼の目は画像ではとても小さいのですが、脳内では視覚野の表面積のほぼ4分の1を占めるほど拡大されています。
この半世紀で 視覚神経科学者たちは、脳内の視覚処理について深い理解を得てきた。この研究のほとんどを牽引してきたのは 大脳皮質の単一細胞からの記録で、通常はマカクザルのものです。
視覚野のすべての細胞は、視野のごく一部しか表していないことが、重要な発見の一つです。あなたの知覚は、視覚皮質の1つの細胞に属する小さな受容野のモザイクで構成されています。ですから、例えばサルのこれらの細胞の1つからこの場所を記録すると、光刺激によってそのニューロンが変調を起こす、画面のごく小さな領域を見つけることができるのです。
視覚野の別の場所には、画面の別の場所に位置することになります。この場合、下方の視野では、これらの領域は受容野と呼ばれます。私たちは、コードとダッシュという名前の2匹のリセスサルの視覚野にこの装置を挿入しました。
つまり、通常の家庭環境で歩き回ることによって発生する、彼らの視覚野の活動を記録することができるのです。しかし、ご存知の通り、猿はバナナスムージーが大好きです。猿はバナナスムージーが大好きです。つまり、画面上の8つのポイントを固定し、ご褒美を与えることを簡単に教えることができるのです。赤外線カメラを使ってサルの目の位置を追跡できるので、非常に正確にご褒美を与えることができるのです。
その結果、1つの装置で記録できるすべてのニューロンの受容野をプロットすることができます。今、私たちは動物に見せることによってこれを行います。ランダムなチェッカーボードのムービーを見せ、その間、彼はスクリーンをじっと見ています。そして、その動画の中から、細胞に反応があったフレームだけを取り出して、それらをすべて平均化するのです。これは逆相関と呼ばれる手法です。
視覚神経科学の分野では、このような目的で一般的にかなり広く使われています。これは、この手法でプロットした受容野の例です。中央の十字は固定点であり、興奮性受容野と抑制性受容野の小さな赤と青の領域が見えると思います。これらの領域は、皮質細胞の特徴的な性質を与えている。
つまり、すべての電極からすべての受容野を記録することができるのです。同時にである。そして、これらの受容野をすべて取り出せば そして それらを集積し、重ね合わせ、配置します。コンピュータのモニターを一般的な視距離で見ると、この予備的な装置でどの程度の視野をカバーできるのか、見当がつき始めるでしょう。
受容野の多くは、フォビアの近く、つまり固視点の近くにあります。それは、先ほどお話しした恐怖症に対する拡大率のせいでもあります。しかし、周辺部にもフィールドが散在しています。
これらは 脳のより深いところにある記録部位。カルクライン焦点で。今までは大脳皮質からの情報記録についてだけ話してきました。しかし、視覚補綴を作るには、刺激が必要です。
この場所にある細胞を刺激すれば その場所で閃光を知覚する 猿にしか見えない サルが見ていることをどうやって確認する？どのように見えるのか？残念ながら猿に何を見るか聞くことはできないが訓練することはできる
ホスフィンのことを教えてもらうのです。まず猿に画面の中心を見させる白い点だ そして、画面上に実際の視覚刺激を与え、その刺激に向かってサルが眼球運動をした場合に報酬を与えることから始めます。ここでは白い点を点滅させ、サルはその点に向かって9つの動きをします。
緑色の矢印で象徴されています。次に、別の場所をランダムに選び、そこに向かってサルが視線を動かすと報酬を与えます。このタスクが上手にできるようになったら、電極の電気刺激と実際の刺激を織り交ぜて、リン酸のサルがフラッシュを見て
当然、それに向かってデカールをさせる。これは、フラッシュが視覚野のどこで発生したかを教えてくれるだけでなく、その電極に注入する電流を変えて、どのくらいの頻度で発生するかを見ることができるのです。そのシカールを、どれだけ顕著に、あるいはどれだけ大きくさせるか。おそらく刺激のホスフィンを出しているのでしょう。
このタスクを実行するコードを見てみましょう。まず1/4のスピードでお見せしたいと思います。視覚的なフラッシュがあり、そこに向かって視線を動かしている。サルは白いものしか見ることができません。この画面では、彼自身の目の動きを見ることはできません。
そして、私たちが刺激を与えると、サルは確かに見ることができません。しかし、ここでは刺激を与えます。そして彼は聖者カードを同じ場所に作りました。同じ電極を刺激しているからです。その時、画面には何も表示されません。そして、彼はその眼球運動をするために、他のキューを持っていません。
これをリアルタイムでお見せしましょう。見てください。モンキー 彼はとても速く仕事をしたいのです。そして、私たちが刺激すると 彼はリアルタイムでそのシカードを作ります。そして、彼は十分に持っているように見えます。それで 今回紹介したのは、視覚野にホスフィンを生成する方法です。これは視覚神経科学では目新しいものではありませんが、そのホスフィンを視覚イメージの中の一つのピクセルと考えれば、
あとはスケールアップして、非常に多くのピクセルを作り出し、それが視野を覆うようにすればいいのです。これは、私たちの最終デバイスを使用した視覚補綴の概略図で、あるデバイスはカメラのように見えるかもしれません。カメラからの出力は、例えばiphoneで処理され、そのデータはデバイスにストリーミングされます。
そして、その画像は、視覚皮質への電極の刺激パターンに変換されます。1000個の電極があれば、右の写真のような画像を作ることができるかもしれません。しかし、アバネシュが話したように
私たちの次世代デバイスは、160個の電極を備えています。視覚野の両脇に装置を設置すれば、320点の光で目の見えない人の画像を作ることができるのです。私たちの目標は
何十年も暗闇の中で生きてきた人のために明かりを灯すことでしょう。ありがとうございました。では、ジョーイにバトンタッチして、この装置のもう一つの非常にエキサイティングな応用例について話してもらうことにします。
ありがとうございました。私の名前はジョーイです。エラーエンジニアで、irlinkの次世代チームの責任者です。脊髄損傷者は、脳と身体の接続が断たれます。脳は正常に機能していますが、外界とのコミュニケーションがとれないのです。
エヌワンリンクは、脊髄損傷者がパソコンや電話を操作するためのコミュニケーション義肢として使えることはすでにご存じだと思いますが、身体を生き返らせることもできるのです。その方法をお見せしましょう。
まず、神経解剖学を少し説明します。運動の意図は運動皮質で生じ、長い神経線維を伝って脊髄に送られる。これが脊髄コードの上位運動ニューロンである。シナプス、つまり別の運動ニューロン、下位運動ニューロンと接続し、この運動ニューロンが運動の意図を筋肉に送ります。
収縮します。そして、運動が行われるのです。もちろん、随意運動には他にも多くの回路があります。脊髄は、この2つの接続の多くのペアとして考えることができます。そして、その脊髄の損傷。これらの接続のうちの1つが切断され、筋肉を収縮させることができなくなる。
もう少しズームしてみましょう。左側がそうです。脊髄の断面図で、繊維が下に来ています。模式的に説明します。これは白質の軌道を移動します。これは上部運動ニューロンです。そして、この蝶の形をした灰白質の領域でシナプス結合します。そして、モータープールと呼ばれるものです。
運動プールでは、下位運動ニューロンが腹側根から下降して、筋肉を収縮させ、その運動の感覚的な結果を伝えます。例えば、手を物に当てたときの感触は、背側根から脊髄に戻り、脊髄を上って脳の感覚野に入ります。
脊髄損傷では再び。この接続が切断されるのです。もし脊髄に電極を設置することができれば、例えば下位運動ニューロンに隣接する運動プールで、これらのニューロンを刺激して活性化し、その結果、筋肉を収縮させて発生に移らせることができる。
しかし、これは非常に難しいことなのです。脊髄は非常に繊細で、骨でできた脊柱管の中で大きく動く。そのため、電極にダメージを与える可能性があります。組織やその両方にダメージを与える可能性があるのです。
しかし、私たちの電極は小さくて柔軟性があり、ロボットは組織の奥深く、おそらく脊髄の腹側ホーンの中まで挿入することが可能です。そして、私たちはそれを実現したのです。これは、R1ロボットからの眺めです。
これは、ターゲティングの様子です。脊髄の何ミリにもわたって電極を配置しました。R oneロボットは、電極を腹側ホーンの奥深く、下位運動ニューロンのごく近くにある運動プールに挿入することができます。これは重要なことで、これにより、下位運動ニューロンへの局所的な接続が可能になります。
そして、そのニューロンとの接続により、非常に正確な動きを実現することができるのです。さて、動きを追跡するためには、映画制作で見られるようなモーションキャプチャーマーカーを使用するのが一般的です。これは軽い接着剤で貼ることができ、私の手に貼っているのが見えます。次のスライドでは、このマーカーを使って、動きをズームインできるようにします。
OK。これは豚がトレッドミルの上を歩いているところです。以前のニューラル・プレゼンテーションで、このようなものをご覧になったことがあるかもしれません。しかし以前と違って、このブタには複数のニューラリンクデバイスがあります。脳の中にもありますが、脊髄にも1つあります。このデバイスから神経データをリアルタイムで流し、豚の関節の動きを解読するようなことに使うことができるのです。左側に股関節、膝関節、足首の時系列が見えます。そして、私たちは解読しています。
これらの動きを解読しています。これはとてもクールですが、実は私たちがやりたいのはそういうことではありません。私たちは別の方向に進みたいのです。脊髄を刺激し、動きを起こしたい。なるほど。では、そうしましょう。ここに幸せで健康な豚がいます。豚が好きなこと、つまり食べ物やスナックを探し回ることです。
床の上に青い四角があります。これは自発的関与ゾーンで、豚が身を置く場所です。私たちが刺激するゾーンにいると、刺激を受けるのが心地よいということを表しています。そして豚が去れば、石は刺激を止めます。
そして先ほどと同じように、関節の位置を追跡し、神経データもストリームすることが可能です。では、電極を刺激してみましょう。ここにあるのは1本の糸についた電極で、刺激を与えると、脚の屈曲運動が起こります。左側に、関節の動きを見ることができます。そして、黄色で示した刺激パターンの時系列もご覧いただけます。つまり、脚が上に動いているのです。
これは別の電極で、刺激を与えると、広範囲に動きが生じます。これは、脚がまっすぐになり、腰が移動しているので、実は少し見にくいのです。しかし、注意深く見ると、どのように動いているかがわかります。
脚が動いているのです。私たちは、さまざまな糸で刺激を与え、さまざまな動きを作り出し、それらを時間的に空間的に配列してパターンを提供することができます。左側は、異なる電極に異なる刺激を与えたときの時系列です。関節の動きを見ることができます。右側は、筋肉の活動を拡大しています。これにより、筋力やパワーを知ることができます。
また、その動きの特異性もわかります。シークエンスを行うだけでなく、持続的な動きを実現することもできます。これは、立位やその他の負荷のかかる動作に必要な、強力な筋収縮で、世界と対話するために本当に重要なものです。
さて、脊髄を刺激することは、物語のほんの一部分に過ぎません。また、脊髄を刺激するための指令信号も得なければなりません。残念ながら、私たちにはその方法があります。運動皮質に配置された、すでに聞いたことのあるN1リンクがあるのです。これはどのように機能するのでしょうか？運動皮質にスレッドを置いて、スパイクを記録するのです。このスパイクを無線でリアルタイムに送信し、デコードします。
それを刺激のパターンに変換する。そして刺激は脊髄の腹側角から、活性化したい筋肉の適切なモータープールに送られます。そして、その下位運動ニューロンを刺激することで、筋肉が収縮し、運動が起こるのです。
さて、感覚を伴わない運動は、実はちょっと難しいのです。手足が痺れている状態で動かそうとすると、どんな感じになるか考えてみてください。しかし、私たちは感覚的な情報を得ることもできます。脊髄背側角部には、運動による感覚の結果がスパイクという形で記録されています。例えば、ここでは手に羽が触れたとします。これらのスパイクは順番に
リアルタイムでデコードされる。脳の中の同じ、一つの装置、あるいはおそらく感覚野の別の装置への刺激のパターンを感知する。脳のその部分を刺激することで、触覚と先入観あたりの知覚を引き起こすだろう。ループを閉じる。
つまり、この2つのループを一緒にすることで、脳から解読された運動意図が脊髄を刺激して動きを引き起こし、その行動の感覚的結果が脊髄に記録されて、脳を刺激することになる。
知覚を引き起こすのです。このような完全なビジョンを実現するためには、まだまだやるべきことがたくさんあります。しかし、これを実現するためのピースがすべて揃っていることがおわかりいただけると思います。そして、もしあなたが、私と同じようにこの展望に興奮を覚えるなら、 ぜひ、このナローリンに入社してください。ありがとうございました。
ありがとうございました。これは明らかに驚くべきことで、明確な治療の可能性を持っています。また、科学的な神経科学のコミュニティにとっても、これらのツールのいくつかにアクセスできることは素晴らしいことでしょう。神経科学者が利用できるようにする計画はあるのでしょうか？
はい、はい、あります。そうなんですね。素晴らしい質問ですね！私たちが提供すれば、おそらく多くのことが解明されると思います。神経科学の研究に外科用ロボットとデバイスを提供する。大学や病院の神経科学部門に。
だから、私たちは、その時点では、機械で生産する必要があると思うのです。機械で生産する必要があり、明らかにFDAの承認が必要です。しかし、私は考えます。これを研究機関や大学、病院に提供することは、非常に意味のあることだと思います。
私たちが収集したデータの 収集したデータのうち 科学者のためにオープンソース化する計画はありますか？ええ、それはいいことだと思います。私はそう思います。ええ、もちろん、絶対に なぜなら、それは人々にとって本当に興味深いものになると思うからです。
AIの研究をしている人たちにとって、それを基に構築することはとても興味深いことです。そして、脳の基礎モデルを構築します。ええ、それは良い点です。そうですね 実は、私たちのウェブサイトで公開することに問題はないんです。必要なら使ってください
前向きに考えよう、素晴らしい。そうですね ありがとうございます ありがとうございました。とても素晴らしいプレゼンテーションをありがとうございました。そこで、1つ質問があります。電極を埋め込んだ後、瘢痕組織が電極の周りにできてきます。
電極を埋め込んだ後、電極の周りに瘢痕組織が成長し、特に記録の場合は、長期に渡って得られる信号がどんどん小さくなっていきます。インプラント。この問題はどのように解決するのでしょうか。
コンタクトの場合。私はブレイン・インターフェースの微細加工チームを離れました。具体的に解決できるとは思っていませんが、ひとつだけ、私たちの利点は、柔軟性と糸の小ささの両方があり、瘢痕組織を制限しようとすることです。そして、ダメージも抑えることができます。
そして、私たちがすでに着手し、今後も取り組んでいくのは、糸のサイズを小さくしていくことです。免疫反応を制限するためにね。そして瘢痕組織の成長を本当に制限することです。
実は、その続きもしたいんです。実際に電極の表面に薬を塗ることは有効だと思いますか？あるいは、他の方法で。おそらく、そのような質問でしょう。時間の経過とともに、どのような信号の劣化が見られるか。
そして、基本的には、1年後に効果があるか？2年後にも効果があるのか。そうです。そうです。そうです。それは良い点ですね。糸の寿命という点では、特に。私たちが評価するための最も重要な基準は、動物実験参加者から得たデータです。
この点については、以前お話があったかどうかわかりませんが、現在、私たちが持っている最も長いデータがあります。しかし、私たちが今持っている最も長いデータは、600本の糸を持つ動物実験参加者のデータです。動物実験参加者が、600日間、チャンネルを機能させ、BCI用の信号で何か有用なことを行っていた場合です。
そして、私たちの装置の最新バージョンでは、1年分のデータを持つ、あるいはそれに近い参加者のコレクションがあります。そして 完全に有用な機能を持つBCIを、そこから得ることができました。ありがとうございます。もう1つ付け加えるとすれば。先ほど、炎症を抑える薬の可能性についてお話がありました。
そこで、私たちが実際に積極的に取り組んでいることの1つが、ある種の生物学的コーディングを行うことです。炎症を抑える、あるいは滑りをよくする。プレゼンテーションの中で、移植後に形成される新生膜組織から脅威を取り除くことが課題の1つであるとおっしゃっていましたね。そこで、生物学から学んだことをスレッドに取り入れることを検討しています。そうです。
そうすれば、うまくいけば炎症を抑えることができます。炎症を抑えるだけでなく、より簡単に治すことができます。また、電極のサイズを小さくすることも続けています。電極が本当に小さくなると 炎症反応が スコット履歴が極小になります。だから、非常に小さな電極は基本的に無視するようなものです。
これは本当に素晴らしいことで、チーム全員を祝福します。もちろんご存知のように、現在の電極の問題の1つは、硬くて動き回ることです。ですから、このような神経細胞の定位があるのです。私たちの多くは、この非常に細い糸を使えば、脳に合わせてもっと動くのではないかと期待していたのです。しかし、実際にはそうではありませんでした。しかし、何百日分ものデータから、多くの変動があることがわかりました。では、糸はどのくらい動くのでしょうか？また、その理由は何ですか？
なぜ動くのでしょうか？動きを止めることはできるのか。信号はどの程度安定しているのでしょうか。時間から時間へ、日から日へ こんにちは、私。グリストです。私です。ブランド・インターフェイス・チームのソフトウェア・グループのリーダーの一人です。さっきのプロットでは、特定のチャンネルで1日に記録された平均発火率を示しています。
ご存知のように、これはかなり複雑です。毎日毎日、全く同じニューロンから記録していたら 例えば、毎日違う神経細胞を記録している可能性があります。そのため、発火率が変化するのです。
私たちは、少なくともこれが今回の事態の大半の原因だとは考えていません。というのも、スパイクの形を日々観察していると、平均的な発火率が大きく変化しているときでも、スパイクの形は安定していることがわかるからです。
これは明らかです。完全な証拠にはならないが、少なくとも、拾ったニューロンが実は違うという確信にはなる。しかし ロバスト性、非定常性の話の少なくとも一部で、そうなる可能性が非常に高い。
すごい。ありがとうございます。ああ ありがとう 質問です。この電気位置はかなり安定しています。なぜなら、あなたはこれらの非常に小さな、非常に小さなワイヤを持っています。で。そして デバイスを取り付けた時に多少の遊びがあるんだ。元々頭蓋骨に しかし、この長くてとても小さなワイヤーが、ある種の
コイル状の部分。だから 基本的には同じ場所に留まることが多いですね。ツイッターで質問も募集しています。Nerlingは、ほとんどの人が気づいていないようなことで、人々を助けることができるのか、というような、くだらない質問も受け付けています。
まあ、つまり。入ってしまえば 「あなたができることはたくさんあります。つまり 体温は測れるから熱の早期発見は可能だが 測定できない 圧力も 私はそう思います。おそらく検出できる
脳卒中の始まりです。電気信号のようなものが見えてくるんです。だから、実際にはたくさんあるのでしょう。一般的な健康モニタリングです。もっとたくさんできるはずです。
非常にシンプルなセンサーで。皆さんは、たくさんの複雑な工学や科学を抽出し、見事に明確にしてくれました。素晴らしい仕事です。シミュレーションについて少しお聞きしたいのですが。ホスフィンと誘発運動についてでしょうか。
これは、局所的な刺激なのでしょうか？これは局所的な刺激なのでしょうか。ジュクティスの細胞か？カーンを操っているのか？何個の細胞を活性化してる？電流はどれくらい？この規模がどれくらいか知りたいんです。精度が高いのか、高いのか。
かなり深い行動効果も 私はダンですが 1つの電極で何個の細胞を刺激するかは、電極のインピーダンス、導電性パッドの大きさに依存します。どれだけの電流を流すか
周波数、これらすべての要因です。つまり、非常に多くの可変性があり、それを利用することができます。カスタマイズするために。ホスフィンの形状、あるいは形状は必ずしもそうではありません。しかし、ホスフィンの強度を変えることもできます。現在の電極では、少なくとも暗号化できると考えています。
計算すると、50〜100ミクロンの球体が刺激されることになります。視覚系では、この球が小さければ小さいほど、より細かく特定できます。視覚システムでは、球が小さいほど、特定のリン酸塩をより小さく、より特定することができます。基本的には、画像のピクセルを小さくすればするほど、生成できる画像は小さくなります。ですから、カスタマイズの余地は大いにあります。
実は。もっと高い有効画素数にすることも可能です。有効画素数です。By. 制御することで 電極の間の電界酒場です だから 必ずしも一対一の関係ではありません。実際に
動的に調整することができます。フィールドと刺激農場は非常に高いです。神経細胞対電極の比率。だから 得ることができます。おそらく10〜100対1の可能性があります。メガピクセル。タイプタイム。基本的に、普通に見られるかどうか、みんなそれを知りたがると思うんです。そして、それが可能な結果の1つだと思います。
こんにちは、ローレン。これはすごい。インプラントの寿命についてお聞かせください。また、インプラントの材料が脳組織とどのように反応するのか、あるいは、骨密度や骨構造について。骨密度や骨構造にも影響します。ありがとうございます。
ありがとうございました。私はブレイン・インターフェイス・チームのエンジニア、ジェレミーと申しますが、データから始めるのが良いと思います。ザックが言ったように、私たちはモンキーが617日間BCIを実行したインプラントを所有しています。これは、最新のデバイスにアップグレードされる前のペドロです。
現在のバージョンの装置では、ほぼ1年間持ちこたえました。そして、ジョシュが話した加速寿命試験器です。インプラントのデータは、以前のバージョンでは8年間、現在のバージョンでは4年間、加速された時間が経過しています。このようなデータもあります。
これらのデバイスは、現在もなお使用され続けています。理論的には、デバイスの寿命に貢献する3つの基本的な要因があると言われています。1つは、デバイスの密閉性です。2つ目は、バッテリーや内部の電子機器。そして3つ目は、ザックが少し話したスレッドです。
そして「チャンネル」は、脳からの信号を機能的に記録できるようにするものです。シール部は、ボールネックの他の2つよりもずっと長持ちすると思います。シール部は、理論的には熱可塑性ポリマーを使用しています。ですから、ごく少量の水分が拡散していくことになります。
時間が経てば。その特性から、20年以上は簡単にもつと考えています。先ほども申し上げたように、現在のバージョンではまだシールに不具合が生じたことはありませんから、限界に挑戦したわけではありません。
バッテリーや内蔵電子機器については、使用状況や稼働時間の長さによって異なります。現在、さらに先のことを予測するためのデータ取得に取り組んでいます。しかし、現時点では、3年後の時点で80％の駆動時間を達成できると考えています。
これは、およそ 4時間の駆動時間に対して3時間半です。しかし、Avenashが言ったように、私たちはすぐにそれを2倍にするつもりです。4倍にもする予定です。4倍にもする予定です。ですから、内部電子部品もボールネックではありません。ですから、私たちはスレッドそのものと、スレッドの長寿命化について取り組んでいます。
ありがとうございます。ええ。先ほども少し触れましたが、私たちには必ずしも終点があるわけではありません。Jeremyが言ったように。スレッドのテストについてです。とはいえ、私たちが長寿命に注目しているのは、これが重要だと考えているからです。
解決すべき問題だからです。そこで、現在のデバイスと並行して行っているのが、積極的に追求していることです。これは、5年をはるかに超える寿命を実現できると考えています。
長寿命です。しかし、もちろん、まだテストはしていません。それと並行して、原子層蒸着を検討し始めたところです。これは、糸の寿命をさらに延ばせると考えています。
と。非常に薄い層を蒸着することで、その利点である糸の柔軟性を維持することができます。そこです。それで。もちろん、それに加えて、モデル化するための非常に堅牢なベンチトップ試験を設計し、検証する必要があります。
本当に生体内の条件下で。そして、チャネルの劣化を調べます。スレッドの寿命については、そのような観点から検討しています。それから、「バイオコンプ」についても質問があったと思います。バイオコンプについては、基本的に今使っている材料はすべてそうだと思います。
少なくともバイオスタビリティは確保されています。また、生体適合性試験も頻繁に実施しています。基本的に、私たちが行っているのは、文献から得た既知の材料を使うことです。多くの場合、文献から得た既知の材料を使用しています。学術研究所はすでにそのような材料に目を向け始めており、それを出発点として利用することができるのです。
回答ありがとうございました。ありがとうございます。もう一つ、Twitterからの質問を紹介します。前回の発表以降に学んだ最大の教訓は何ですか？約2年ぶりです。多くのエンジニアリングが行われたと思うので、そうですね。この2年間で学んだことを誰か答えてください。
この2年間でわかったことの1つは、脳がどれだけ動いているかということです。人間のスケールで考えると、脳の代理人を作るときは、小さなところから始めることになります。多くの研究はげっ歯類から始まります。脳はそれほど動きません。ところが、人間はどうでしょう。脳は何百ミクロンも動きます。
それ以上かもしれません。私たちの糸や針はとても小さいので、その動きを拡大してみると、まるで1マイルのように見えます。ひとつは、インプラントの環境がいかにダイナミックであるかということです。インプラント部位が治癒するときの話をしました。
瘢痕化した新しい組織が成長し、そのスペースを埋めるかもしれません。そうすると、そのスペースで糸がどのように作用するかに影響します。ですから、私たちは正確なプロキシを設計することの重要性を非常に強調しています。
ですから、移植部位が治癒するのを一度待つのではなく、できれば数時間でその情報を得られるようにしたいのです。私はロボットチームのアレックスです。エンジニアリング・チームで学んだことのひとつに、継続的な検証やテストの重要性があります。
例えば、1桁台のミクロン単位の精度を持つモーション・システムを構築する場合。そのためには、より信頼性の高い検証・試験システムが必要です。このような検証・試験システムを重視し、製品と一緒に設計することが、私たちが学んだことのひとつだと思います。
もうひとつは、BCIやバンドコントロール、アルゴリズムの一部で、プロトタイプを作り、1匹の猿と1台のポケットベルだけで動作させるということです。これは素晴らしいことで、おそらく成功なのですが、他のすべてのサルに毎日使えるようにするのは、比較的簡単なのです。ですから、実際に製品化することは大変なことです。
それは簡単なことではありませんが、私たちはその方法を学んでいます。つまり、脳は本当にふにゃふにゃしているんです。あなたが思っているよりもずっとふにゃふにゃなんです。カリフラワーとかブロッコリーとか、そういうのとは違うんです。
水風船みたいなものです。それが頭蓋骨の中で大きく動いてるんだ だから、ココナッツの中にふにゃふにゃの水風船がある。そう考えるといいかもしれませんね。こんにちは。ブルートゥースの帯域幅の制限を考えると他の無線通信の技術を検討したことはありますか？
この質問の最初の部分は私が担当します。2番目はマットに任せます。いい質問ですね。特に、録画するチャンネル数を増やしたり拡張したりする方法について考えているのなら、なおさらです。これは、私たちがやりたい仕事の種類のボトルネックになりつつあります。
私たちは、この問題を2つの方法で考えています。1つは、基盤となる無線インターフェイスを直接改善することです。これについては、Mattが後で説明します。もう1つは、インプラントから送信するデータをいかに効率よく処理するかということです。
その第一弾が圧縮です。データの特性を見て、より効率的に表現する方法を見つけ、圧縮したストリームを送信するだけです。参考までに、私たちのBluetoothの帯域幅は約150KSです。
インプラントから送信される圧縮されたデータストリームは、約50Kb/秒です。つまり、今のところうまくいっているわけです。しかし、160チャンネルのデバイスを考え始めると、それだけでは十分ではありません。
そこで、圧縮の面で役立つ他の方法として、機械学習モデルを実際に実行するのに必要な入力ではなく、機械学習モデルの出力を実際に送信することがあります。これは、現在サルがゲームをしているMacBook上で実行している機械学習モデルを、実際にインプラント上で実行するために移動させるというものです。これは、非常にクールなエンジニアリングの問題です。複雑なニューラルネットワークを、ガレージドアオープナーのようなもので動かすにはどうしたらいいか、話したいですか？ぜひ私に相談してください。楽しいですよ。
そうですね。この問題を解決するもう一つの方法は、基本的に、何かを制御するために実際に使いたい生の信号を得るために計算集約的な作業を行い、それを無線側でインプラントから送り出すということです。マットさんに引き継ぎます。
ご質問の答えですが、私たちは他の無線技術も検討しています。特に、500メガヘルツ帯の超広帯域で、2種類の周波数があります。これはビットレートの面で有利です。
6メガビットから8メガビット、10メガビットといったところでしょうか。また、レイテンシーもかなり改善されています。さらに、Wバンドという別の無線技術も検討しています。皆さん、非常にわかりやすく、説得力のあるプレゼンテーションをありがとうございました。一番最初の講演で印象に残ったことがあります。それは、DJの話だったと思います。BCIを通じて、カンフーのような新しい複雑なスキルを身につけることができる、というビジョンです。
そして、それは反映されています。脳は基本的に学習機械であるという事実を。それなのに。後に提示された技術的ソリューションの多くは、フレーム化されています。フレームでした 脳が時間とともに変化する方法を 修正しようとするような方法で 長い時間のスキルのドリフトで 日々の経過の中で
あるいは、時間の経過とともに組織が回復していくような方法です。この技術を開発するためのあなたのビジョンが知りたいのですが。基本的なインターフェースです。様々な時間経過で複雑に変化するプラスチックシステム。スキル、日数、月数、年数。
それは、ある意味、双方向の学習が可能になると思います。その中で、私たちはアルゴリズムを修正することがあります。そして、私たちはより安定した性能を持つことを望みます。でも、もちろん、もしそうなら。
時間が経つにつれて、脳の中の人はBCIをより良く使う方法を学ぶでしょう。私たちはモデルを更新する必要があり、相互作用のようなものが発生します。何らかの形で関係性を持たせるのです。学ぶために、でさえ。新しいタスク。これはおそらく、時間をかけて何かをしていくのでしょう。私たちは、人がコンピュータとどのように相互作用するかを学び、適切なインターフェースUXを構築し、さらにUIとアルゴリズムを構築する必要があります。
私たちが望むものをコントロールすることができるようになるのです。もう1つ付け加えるとしたら、それは何ですか？脳が可塑的で学習しやすいというのは、ある意味、利点でもあります。そのおかげで、ループの中の人間の仕事を減らすことができるんです。実際に、デバイスの使い方をよりよく学ぶことができるのです。しかし、私たちの装置の特別なアプローチの利点の一つは、非常に多くのチャンネル数の装置を作ろうとしていることで、電気を均一に分布させることができます。
機能領域全体に電極を配置することができます。そうすれば、時間の経過とともに物事が動いたりずれたりしても、それほど問題にはなりません。その分、ソフトウェアに負荷をかけることができますから、時間とともに変化するアルゴリズムを構築することができます。
この2つが、私たちのアプローチの長所だと思います。Twitterからの他の質問です。フアンは、高校を卒業したばかりの人が将来Nerlinkで働きたい場合、どのようなキャリアパスを勧めるのか知りたいと言っています。
そうですね、私たちが説明したスキルのどれかになりますね。だから。私たちは開発しています。新しいチップを この材料科学 ソフトウェアは当然 動物の世話。ニューラリンクのキャリアに挙げたもの全てです。いいガイドになりますよ。
実は、どの大学にも言えることなんですが、パンフレットをめくってみてください。冊子をめくって、すべての専攻に目を通してみてください。どの専攻にも目を通すことができると思うんです。この会社には、その分野の専門家か、あるいは測定したことのある人がいるのです。ですから、本当に、本当に学際的な取り組みなのです。
そして、私は思うのです。何にでも集中すればいいんです。自分が情熱を傾けられること、あるいは才能があることに集中し、それをできるだけ深く追求すればいいのです。そうすれば、必ずあなたの居場所があるはずです。ニューラルネットの構築
テレパシーをするサルを見ましたが、動物の行動訓練や生活、日常生活についてもう少し詳しく教えてください。もちろんです。私は研究サービス部門の責任者で、アニマルケアプログラムも担当しています。
動物福祉の科学者として、これはとても興味のあるテーマです。深い興味を抱いています。それで 私たちのトレーニングプログラムです。行動分析官を中心に構成されており、彼らは私たちが考えるのを助けてくれます。どのようにすれば
潜在的な嫌悪感や不満を取り除くにはどうしたらいいか。私たちのトレーニング。我々は考える 条件付け。第一に、正の強化が含まれます。トレーニングの主な方法として。他に何を共有しているのか見てみましょう。
それは行動訓練そのものには含まれないかもしれません。アニマルウェルフェアアセスメントというのは、3つの R、リファインメント、リプレイスメント、リダクションという枠 組みで考えています。そして、リファインメントを考えるときに、行動訓 練が適用されるわけです。
そういうふうな形で。そして、研究の中で特に除去したいところ。抑制は、私たちが最優先の目標としていることの一つです。今日、多くのビデオを見ていただきましたが、動物が自分のステー ションまで歩いてきています。
他に何かありますか。最後におっしゃったことについて。エンジニアとして、この場所で本当に感動的でクールなことの1つは、多くの技術革新に取り組むことができ、それが動物がこれらの作業に従事する際に、より大きな自立に直結していることです。
サルが自発的に枝まで歩いて充電するのをご覧になったように、サルは生息地でノートパソコンを使って自発的にゲームをしますし、完全埋め込み型のワイヤレス機器、誘導充電器もあります。これらすべてが、そのような体験を可能にするのです。このようなイノベーションを起こせるのも、この研究所で働く魅力です。
サルがより簡単に行動訓練を行えるようなクールなものを作ることができるエンジニアのグループと一緒に仕事ができるのは、本当に助かります。では、ニューラリンクの一員になるとどんなことが勉強できるのか、先ほどの質問にお答えしましょう。猿のエンジニアリングでしょう。そのサル工学にプラスして
こんにちは。アップグレード・アップグレード性についての質問なのですが、皆さんはかなり言及されていますね。その手順の中で、エキスパンド手順みたいなのがあるんでしょうね。そして、新しいセットアップ、インプラントを入れることになります。
それで、それについて話してもらえますか。ダメージについて。Xmenの施術による組織損傷の可能性は？どのくらい待たないといけないのか 同じ部位と脳内スキャンに意味があるのですか？インプラントのために 手順
アップグレードのために いくつ質問できるかわからないけど ですから、そのうちのいくつかをお話しすることができます。私は、アップグレードの可能性とプロセスの拡張に取り組んでいます。そして、それらをより良いものにするための設計を行います。
私たちが目指しているのは、そのようなことです。プレゼンテーションでお話したように、アップグレードやインプラントは本当に簡単です。アップグレードや移植も、最初にインストールしたときと同じように簡単です。今日は、そのような移植の例をあまりお見せしませんでした。
しかし、私たちはそれに近いことをやってのけたのです。インプラントを取り出して、まったく同じ場所に別のインプラントを再インストールするだけです。間違いなく。ゴールは インプラントを設置することです。そして一次運動野、これは貴重な領域です。
このような装置と相互作用する だから同じ場所に埋め込むのが目標です。他の用途に拡大すれば、別の場所に移動することに興味を持つかもしれません。でも、絶対に同じ場所に挿入できるようにしたいんです。
ダメージという点では。最も気になるダメージは 脳内の損傷です。そして、私たちが発見したもの。そして、その挑戦について話しました。のです。脳の上にある組織層。そして私たちはその解明に向けて順調に進んでいます。
しかし、糸は小さいので、脳内の瘢痕カプセルのようなものは、非常に小さいです。非常に小さいので、実際には非常に簡単に除去できます。そのため、有用な信号を見ることができます。2回目、3回目のインプラント埋込みの際にも
BCIの専門家なら、私たちが持っているものについて話すことができると思います。猿の参加者。使っています。2つ目のデバイスと 本当にそれを使っています。では、2つ質問をします。1つは、誰かが脳が可塑的であることについて質問しました。行動学的な観点からサルの可塑性に気づきましたか？
それとも、まだ早すぎるのでしょうか？それとも、まだ何も観察されていないのでしょうか。市場行動から、サルはタスクの訓練方法を学ぶのにしばらく時間がかかることがわかりますが、再埋め込みの際も同様です。
また、植え込み直後は、比較的早く脳のコントロールができるようになります。例えば、Pagerの場合、数日後には、3日後には、すでにデバイスの使い方を非常に速く習得することができました。彼は、この前のインプラントから、何のタスクか訓練を受けていたのです。しかし、新しいインプラントでは、3、4日後にはコントロールできるようになりました。
以前のインプラントの性能に近いものです。以前のインプラントに比べて何か不都合な点はありますか？脳が神経回路を追い越したってこと？そうでもない では、もうひとつ電気的な質問です。24チャンネルを記録していると言ったが
生信号を送信しているのですか？それとも、3つのスパイクイベントだけなのでしょうか？それとも、生フィルムの波形全体を転送しているのでしょうか？はい、こんにちは。私はジュリアンです。この件に関して少し話せます。それと、アバノシュが貢献したいのかもしれませんが。
我々のチップは生の信号を見ますが、我々が転送するものは典型的なスパイクです。そのスパイクをチップ上でリアルタイムに検出します。これにより、データを大量に圧縮することができます。なるほど。ええ、私たちはそれを改良しています。しかし、我々は要求することができます。
農村部のサンプル。時々、私たちも処理します。チップ上で直接、特定の統計やその他のデータを処理し、計算された値を送信することもあります。このように、データを活用する方法はたくさんあります。少なくとも、私たちが現在使っているBLE無線に依存するシステムでは、帯域幅に制限があります。しかし、私たちの圧縮アルゴリズムやスペック検出アルゴリズムがどのように開発されたのか、その歴史を少しご紹介しましょう。私たちは、ある種のワイヤーシステムを持っていました。
USB Cコネクタですべての信号をストリーミングして発表した論文があります。スルーで。A. 高速の帯域幅のワイヤ接続です。生の信号を見て、どの情報を取り出したいのか、無線の帯域幅に収まるのか、BCIコントロールに有用なのか、また無線でデータを送るだけでは多くのエネルギーを消費するのかを知るための開発プラットフォームを持っていたわけです。そこで
その負担を減らすために、私たちはあらゆる機会を利用しています。私たちは、基本的にすべての圧縮を電極に近い場所で行うようにしています。おそらく、明白でないことの1つは、実際に制御する必要のあるビットレートです。
あなたが制御する必要があるビットレート。電話か コンピュータは、実際にはとても低いのです。だから、私たちはビットレートの記録を持つかもしれないと思います。そうでしょうか？1秒間に10ビットのオーダーで、たぶんそうだと思います。
つまり、超低速です。しかし、携帯電話にデータを入力するとき、親指がどれくらいの速さで動いているかと考えると、何回くらいでしょうか。親指が1秒間にタップする回数、かなり少ないです。基本的に、私たちの親指は、動きが遅い肉棒のようなものです。
これをやって そして、それは本当に低いようです。低い棒のようなものです。私が言いたいのは、そういうことです。だから、少なくとも出力については、 10%だ ケツ丸出し。Bluetoothは必要ないので、実質的にビーフやバフを付けて送信することができます。
だから、もしあなたが高帯域幅のビジュアルを好むなら、今すぐ行ってください。準備はできています。プラス、しかし、Bluetoothの中で本当によくできているんです。またはしかし、とにかく、それはこれです。1つは、データレートが制約ではないと言っていることです。
プレゼンテーションで話した、ある種の多分注目すべき項目の1つです。しかし 私たちは、ドラを切らずにインプラントをすることは、おそらく解決できると考えています。基本的には、Durh（Durosのようなもの）にたくさんの穴を開けるだけでいいのです。オレンジ色の大きな、太い、挽き物のようなものです。
頭蓋骨に穴を開ける。ドアを切り離さないなら その代わり、小さな穴がたくさんある。そして、その小さな穴から電極を通し 脳の中へ。そうすると、回復がとんでもなく早いんです。
本当に負けてないんですね。ルブロの最終液のような形で多くの これは、全体が10分の手術のようになる可能性がある。みたいな、リサ。速いみたいな。大きな労力を必要とするようなものではありません。超高速なんです。
ただ、長期的な使用に戻ります。瘢痕組織の病理学的な検査はしていないのでしょうか？長期間のインプラントをした多くの動物から。そして、その線上で、少しギャップがあるように思われます。
使用する間に。安全性の観点から、病状と健康な個人での使用の間に少しギャップがあるようです。最後の質問はよく聞き取れませんでしたが、最初の質問は聞き取れました。2番目の質問をもう一度お願いします。最初の質問は、長期使用された動物の病理学的データはあるのでしょうか？絶対にあります。
サルについては、病理学的な情報はありません。私たちは、主に安全性を判断するために、他の研究を行っています。組織学的なエンドポイントとして、脳内の糸自体の周りに瘢痕組織が形成されることは、糸にほとんど反応しないなど、ごくわずかであることが分かっています。
ですから、皮質上の瘢痕組織形成という点では非常に有望で、Elon Alexが言っていた、現在の手術で取り除いた部分を埋める新生膜の成長が期待できます。
この瘢痕組織を評価することもありますが、そうではありません。しかし、これは問題ではありません。異物に対する継続的な反応ではありません。切除された組織が埋まっているだけなのです。2つ目の質問は？そうですね。2つ目の質問は、健康な人への使用と少しギャップがあるような気がするのですが。
安全性の観点からです。プロトタイプを試してみたいという声もありましたが。安全性のリスクを下げるという点については、どのようにお考えでしょうか。ええ、いい質問ですね。デバイスの長期的な使用という点では、本当にそうだと思います。サルに移植された装置では、何年経っても行動上の欠陥が全く見られません。ですから、この方は安全性をどのように評価するかという問題なのです。組織疫学的なエンドポイントがありますね。評価することができます。しかし、我々は認知障害や行動障害も調べます。そして
私たちの動物には、そのようなものは見られません。病理組織学的なエンドポイントに関しては、本当に素晴らしい結果が出ています。課題は、指数関数的なデバイスの一つで、そのために私たちは可逆性の取り組みに力を注いでいますし、硬膜の挿入を通して行っているのです。そのため、デバイスを移動させるときに、ダメージを与える可能性があるのです。そのリスクを最小限にするために、現在、多くの研究が行われています。しかし、私たちはそのようなリスクはないと考えています。
現在のやり方では、大きなリスクにはなりません。ペドロは以前の手術方法で改善され、とてもうまくいっています。だから、完全に安全であることは明らかです。しかし、人間に対して疑う余地のないことを証明することは、私たちがまだ厳密に取り組んでいることなのです。
質問にお答えします。そうですね。ありがとうございました。デバイスとシステムのさまざまな側面について、非常に深く掘り下げて説明していただき、ありがとうございました。この製品に注ぎ込まれたエンジニアリングのすべてを見ることができ、非常に感銘を受けました。
先ほど、ビットレートについて触れられましたが、ビットレートの上限を超えたことはありますか？あなたが私の記録を破ったことは確かです。おめでとうございます。ピークで7,4ビット/秒を記録したようです。よくやった 私の質問は、実はこの辺りです。
臨床試験とFDAについて FDAが強調した懸念事項の1つに、装置の取り外し、あるいは電極の取り外しがあると思います。他に何かお聞きになりたいことはありますか。
IDE申請に関してFDAが懸念したこと、疑問に思ったことは何ですか？ええ、少しは話せると思います。つまり、これらは私たちが広く抱えている課題なのです。搾取の安全性、ヒトに対する厳密な証明は、間違いなく私たちの課題の1つで、FDAは他の点についてもコメントし、本当に素晴らしい質問を投げかけてきました。そのほかにも、さまざまなことがあります。
例えば、私たちのインプラントのサーマルベンチホップ試験などです。インプラントが過熱して組織を損傷しないようにすることが重要なのは明らかです。そのための厳密で有効なベンチトップ試験を行うことは、非常に重要です。このテストは、より正確なものになるよう設計し直しました。
また、生体適合性の化学的特性評価では、非常に難しい質問をたくさんされます。そのため、私たちは非常に厳密なテストを行いました。しかし。しかし、データを徹底的に分析し、有毒化学物質や生体不適合物質が脳内に存在する可能性がないことを確認するために、多くの質問を投げかけてきます。このように、私たちは疑問の余地のないことを証明するために、さまざまなことに取り組んでいます。ここで一つ、私たちの製品の新規性を評価するのは難しいかもしれません。
特に手術用ロボットと薄膜アレイは、既存の装置とは異なり、非常に新しいものです。つまり、機器の安全性や有効性を裏付ける文献に大きく依存することができないのです。ですから、私たちは機器の設計と試験の実施に多大な労力を費やしています。
そうすることで、安全性を厳密に証明することができるのです。他の製品や論文に頼ることはできないのです。このことは、私たちが初めて被験者になる人のために妥協することなく、懸命に努力していることです。
というような質問をされたら、どう思いますか？私の意見では これを誰かに移植することに抵抗はないのでしょうか。私の子供の一人とか、そんな感じです。この時点で。必要なものがあれば 例えば
ブローカー・ネック 何？やるんだ 私ならね 少なくとも私の意見としては 危険はないだろう。プレゼンをありがとうございました。技術的なことではないのですが、質問させてください。
運動機能障害をお持ちの方と共同研究されていますか？もしそうなら、彼らが喜ぶようなアプリケーションのアイデアを共有したことがありますか？最初の部分は私が担当します。正直なところ、私はこの件について話すのに最適な人物ではありません。しかし、消費者諮問委員会というものがあります。私たちは、多くの人々で構成されています。
四肢麻痺をはじめ、さまざまな症状を持つ人たちが、さまざまなトピックについて私たちにアドバイスをしてくれています。ある人がオフィスに来たときのことです。6カ月ほど前でしょうか。その人は、ニューラーク装置で何をしたいかを私に話してくれました。そして、2つのことを言われました。
1つは、日々株の売買をして、兄弟に勝ちたいということ。もうひとつは、シューティングゲームができるようになりたいということでした。だから、その出会いで一番衝撃を受けたのは、その普通さだったと思うんです。
そして、その会話は本当に感動的でした。というわけで、来てくれた人、話してくれた人、誰だかわかりますよね。今日もいい一日を。という話をしたけれど。私たちは強調しました。私たちは デバイスの生産システムを構築しているので。
私たちは生産ラインを意欲的に整備し、大量のデバイスを製造しています。何千台も作りたいのです。最終的には、数万個。そして、数百万個のデバイスを作りたいのです。ですから、最初のうちは、特に人間に適用する場合、進歩が遅いと思われるでしょう。
おそらく、苦痛を感じるほど遅いでしょう。しかし、私たちは、それをスケールアップさせるために必要なことをすべて並行して行っています。ですから。理論的には 進歩は指数関数的であるべきです。では、ありがとうございました。とてもクールなプレゼンテーションですね。
それで、目標の1つは脳のあらゆる場所から記録することで、あらゆる場所の天皇から記録することができるようになりました。すべて皮質です。現在の装置で気になるのは、長期的な目標があるかということです。
長期的な目標やアイデアはあるのでしょうか？脳のより深い部分にまで拡張するような？精神神経疾患や記憶障害などです。これらはすべて、もっと深いところにあります。数センチです。そこで疑問なのですが。
その深さまで到達するErlink製品がいつごろ登場するのか、大まかに見積もってみてください。ええ、そうです。つまり、デバイスの基本的な部分です。頭蓋骨の中は基本的に変わらないでしょうから。
としています。この電話のデバイスは非常によく似ています。スマートウォッチです、基本的には。バッテリーなんです。無線です 誘導性です。充電器です。コンピューター それから 小さなワイヤーが。ワイヤーをもっと長くする必要があります。
ロボットのためにもっと深い挿入針を用意する。でも これは一般的なI.O.デバイスには向かないので、別に。小さなワイヤーが長くなり、手術用ロボットの針も長くする必要があります。理論的には、どこにでも行けるはずなんです。
なぜなら、ロボットの一部は血管の位置を検出し、それを避けようとしているように思えるからです。その通りです。それは可能でしょうか。このスケールで。確かに目視だけでなく、何か別の方法で検出できるかもしれませんね。
それは現在の目標ですか？今後10年以内にということですね。もちろんです。私はイアンです。ここでロボット工学と手術工学のチームを運営しています。DJが言った3つの軸のうち、1つは脳のより多くの領域にアクセスすることです。そのため、ロボットチームでは、この点について非常によく考えています。センサーが何をするかという点では、基本的に表面を越えていく必要があります。ですから、この場合、あなたの言う通りです。今のところ、私たちが見ることができるのは、最大で1ミリ程度です。
チーム内では、次に何を使うのがベストなのかが議論されているようです。しかし、深さ数センチまで見ることができるものとしては、超音波や光電子トモグラフィが思い浮かびます。しかし、これは非常に興味深い問題です。深部のイメージングと、少なくとも深部の大きなバスケットを避けるための操縦能力が必要です。
あるいは、針や糸を十分に小さくすることができれば、深海でも正確な作業が可能になります。深い深さで正確に、そして多分。血管に当たっても出血はしないんですね。ええ、そう思います。それが本当に理想的な状態です。糸が本当に小さいと、血管を突き破ってしまうこともあるんです。
それでいいんです。十分小さいですから。だから、血管の画像は必要ないんです。その場合は 私は少し楽観的です。それは実現可能です。マットならもっと詳しく説明できると思いますが、DBSの場合、現状ではただ送るだけという感じですね。
そうです。現在のアプローチでは、私たちのスレッドと比べると桁違いに巨大なワイヤーをやみくもに渡しています。だから、私たちがクリアすべきハードルも低いんです。それを理解している人たちなのでしょう。
ディープレースシミュレーションのために。全体がどれだけ大きいか。それは、どんなものなのでしょう。というか、基本的に 現在の深層脳シミュレーションでは 脳にどれくらいの穴を開けているのでしょうか？そうですね。穿孔しているんですね。
14ミリの穴を開けて、2ミリのワイヤーを通す。6センチ、8CMの深さだ 血管に当たらないことを祈りながら......患者さんに「これはいいかも」と言うわけです。
そして、私たちがコントロールできない方法で、あなたの脳が出血する可能性が1％あるのです。これが今起こっている技術です。ですから、それ以上の波動を出すことは、間違いなく可能です。問題ありません。
私たちの針は40マイクロです。驚異的なプレゼンテーションをありがとうございました。このような電極をすべて迅速にテストできるのは魅力的だと思います。しかし、もしこれらの診断を実行し、短絡や高Zの何かがあると診断された場合、どの程度の故障耐性があるのかという疑問が生じますが、劣化するまでにどれだけの故障があるのでしょうか。
パフォーマンスの低下です。2つ目の質問は、実際にデバイスを挿入するときです。このデバイスを挿入するときです。電極を挿入した後、それ自体がループ状に戻る例を見ました。しかし、それは基本的に合成素材をスライスすることで評価されるもののように見えました。あなたが何をしているのか気になります。
検証のためです。生体内に電極を挿入して、検証しているようです。どうすれば、それが起こっていないことを確認できるのでしょう。実際の患者に対して ええ、2つ目のSECを入力することができます さっき言ったように 実際に切開していないわけですから。その場合、マイクロCTがあります。
つまり、本質的にはCTスキャナーのようなものです。つまり、無傷の代理人をこの機械に取り込んで この機械に入れれば、全身をくまなく撮影することができます。先程も言いましたが、プロキシを作ることで
ループバックは毎回起こるのですが、それが起こらないものを作ることができます。そして、実際の組織がどこに位置するのか、おおよそ特定することができました。ですから、私たちの現在の計画では、それを検証し確認するために、どのようなケースよりもはるかに悪いことが簡単に起こるプロキシを作ることにしています。
そして、そのようなシナリオが絶対に起こらないように設計するのです。そうすれば、十分な回数をこなすことができます。そして、弱点のあるプロキシを使えば、実際にはこんなことは起こらないという確信が得られます。
次に、現在の世代ではこの問題が全く起こらないということです。最初の質問に答えてみましょう。つまり、特定のチャンネルに障害が発生した場合はどうなるのか、という質問ですね。
そうです。その通りです。そうです。それで 名目上のシナリオは基本的に脳内でインピーダンスがかなり早く安定することだ。そのレベルでも素晴らしい信号が記録される。たくさんのスパイクが見える それをBCIに使うことができるんです。
現在、1000チャンネル、160チャンネルと、非常に多くのチャンネルがありますから。実際にあるチャンネル数よりもはるかに少ないチャンネル数でモデルを動かすことができるので、1つのチャンネルがあちこちで死んでしまっても問題ありません。そのため、1チャンネルが死んでも問題ありません。何チャンネル必要かという公式な数字があるかどうかはわかりませんが、一桁多いような気がします。しかし、今あるものですでに多くのことができるのです。
あと1つか2つ質問をさせてください。そうだ、それについて質問があります。あなたの長期的な構想では、高度なAISによる広帯域通信を実現することになっていますね。それで、高度なAIは理解する必要があるようです。
人間の... 最も複雑な思考と感情 そしてそれは神経科学者がやろうとしていることです。では、何か取り組む野望はあるのでしょうか。神経工学の先にある神経科学。そうですね、入力出力装置と、それに対するソフトウェアのインターフェースを作ることでしょうか。そして、おそらく。
先ほど提案したように、できるだけオープンソースにして、多くの人に見てもらえるようにしたいと思います。そして、私たちがやっていることをベースにして、他の人たちがたくさん作ることになると思います。マイクロプロセッサーやCPUを作るのと同じように。
マイクロプロセッサーやCPU、コンピュータを作れば、それを利用したソフトウェアをたくさん作ることができます。その上で動くソフトウェアをたくさん書く人が出てくる。でも、コンピュータがなければ ソフトは気分です。だから、コンピュータで入力出力装置を作るんです。
とか。そうすると、たぶん おそらく、他にもたくさんの組織、会社があるでしょう。そのファウンデーションの上に構築する。そうですね。そうですね。私が時々考えるのは もしあなたが脳全体をインターフェースで接続して 記憶を記録することが出来たらと時々思うんです
そして、ここで本当に黒い殺人に手を染める。しかし、これはその一つかもしれません。また、重要なポイントとして、神経細胞は何もないところから生まれるということを述べておく必要があると思います。何十年にもわたる医学界の研究により、可能性の基礎が築かれてきました。
脳の一部に電極を付け、その信号を解読し、何らかのアプリケーションにマッピングすることができるのです。ニューラリンクに来る前はアカデミアにいたんですよ。私は、起こっているダイナミクスを観察し、それにシームレスに関与するための優れたツールを手に入れることで、より速いスピードで感覚を進化させるチャンスがたくさんあると思います。イアンは、まるで脳のソロスコープを構築しているようだと言っていましたが、これは美しい例えだと思います。
ダイナミックな世界を覗き込む能力を、もう少しだけ与えてくれるような、そんなアナロジーです。その情報を使って、私たちを作っているもの、脳の働き、そしてシャンパン全体を理解することができるようになればと思います。
こんにちは。今回の発表では、キーボードと手書きによる入力方式を取り上げました。人間の複雑なタスクに対して、より高い帯域幅を実現する入力モデルをどのように開発する予定ですか？これは難しい質問です。そして、私たちはサルからこの探索を始めます。ご覧のように、私たちは複数のサルを使っています。非常に異なるタスクについて、多くのサルを訓練しています。
これはまだ未解決の問題で、私たちが追い求めているものです。最初の参加者が決まれば、もっと簡単に調査できるようになると思います。手書きの文字を直接解読するという方法もあります。
これは スターター・スタンフォードの1つで、私たちはここを探索し、拡張しようとしています。また、ちょうど脳から異なるものをデコードすることに加えて、我々はまた、しようとする異なるがあります。ユーザーに異なるものを提供するのです。
たぶん、ユーザーライクなインターフェースです。例えば 私たちは、さまざまなタイプのキーボードを紹介しています。また、スワイプやその他のもので、コミュニケーション速度を上げることができます。このように、私たちは二次元的に取り組んでいるのです。
もう1つ、その方向で補足しておきます。これまで多くの人が指摘してきたように、これは一般的なI.O.システムで、脳のさまざまな場所にプラグアンドプレイすることができます。脳の他の部位にも、帯域幅を広げるのに役立つものがあります。例えば、言語センターは、あなたを助けることができます。
例えば、あなたがやろうとしている人道的なことを、よりシームレスに伝えることができるのです。そうですね、ただ、このような一般的なものを持っているだけで 不適切なデバイス。そうすれば 脳を理解する上で非常に重要です
言葉では言い表せないくらいに 今は脳で何が起こっているか推測しているだけですが、もし直接I.O.O.があれば、もっと推測できるようになります。このような装置で、私たちが脳について何を学ぶことができるのでしょう。
広く使われている。絶対です。あるいは、現在我々が理解しているよりも何桁も多いでしょう。というわけで、その点については、この場を借りてお礼申し上げます。ご来場ありがとうございました。また、オンライン視聴もありがとうございました。
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