La BrainNet: un social network di cervelli

Una recente ricerca nel campo delle neuroscienze sta introducendo una nuova fase nell'evoluzione dell'interfaccia cervello-cervello (Brain-to-Brain Interface, BBI) che accelera la possibilità di creare un vero e proprio “social network di cervelli”.

Immaginate di interagire con gli altri sui social media attraverso il cloud, utilizzando solo i pensieri del vostro cervello per comunicare, senza bisogno di inviare messaggi, digitare o parlare.

 

Immagine originale  presa della rivista "Neurons and Cognition"

Per una chiarezza espositiva, il cloud, termine inglese che significa “nuvola”, rappresenta un insieme di risorse informatiche quali archiviazione, elaborazione o trasmissione di dati, caratterizzato dalla disponibilità on-demand attraverso Internet a partire da un insieme di risorse preesistenti e configurabili.

Una recente ricerca nel campo delle neuroscienze sta introducendo una nuova fase nell'evoluzione dell'interfaccia cervello-cervello (Brain-to-Brain Interface, BBI) che accelera la possibilità di creare un vero e proprio “social network di cervelli”.

Il 23 Settembre 2018, gli scienziati dell'Università di New York e della Carnegie Mello University, hanno annunciato che BrainNet ha ottenuto “la prima dimostrazione di successo dell'interazione diretta cerebrale multi-persona per risolvere un compito”.

I ricercatori descrivono BrainNet come una soluzione scalabile dell'interfaccia cervello-cervello, ossia il primo sistema informatico che consente di combinare sia la stimolazione cerebrale non invasiva con la registrazione in un singolo soggetto umano.

Nello studio, 15 partecipanti, divisi in gruppi da tre persone, sono stati situati in stanze diverse ed incaricati di collaborare ad un progetto che somiglia ad una versione semplificata di Tetris - il videogioco di puzzle degli anni '80, un tempo molto popolare.

L'unico metodo di comunicazione consentito tra i tre partecipanti di ogni gruppo era attraverso il BrainNet.

BrainNet utilizza una combinazione non invasiva di elettroencefalogramma (EEG) per registrare i segnali del cervello, e stimolazione magnetica transcranica (TMS) per stimolare la corteccia visiva del cervello.

Due mittenti utilizzano un'interfaccia cervello-computer (Brain-computer Interface, BCI) basata sugli EEG per trasmettere informazioni su una rete TCP/IP al cervello di un destinatario che è dotato di un'interfaccia computer-cervello (Computer-Brain Interface, CBI) basata sulla stimolazione magnetica transcranica (TMS).

Le decisioni dei mittenti vengono convertite in singoli impulsi di stimolazione magnetica transcranica che vengono inviati alla corteccia occipitale del ricevente.

L'impulso magnetico è percepito come un lampo di luce dal ricevitore. Sia i mittenti che il ricevente usano potenziali evocati visivi alla stato stazionario (Steady State Visually Evoker Potentials, SSVEPs).

I partecipanti hanno comunicato con un “si” e “no” rispetto alle decisioni relative all'opportunità o meno di ruotare i pezzi del gioco dirigendo il cursore di un computer utilizzando gli SSVEP basati sugli EEG.

Per raggiungere questo obiettivo, i partecipanti hanno focalizzato la loro attenzione su un LED lampeggiante a 17 Heartz per segnalare una “rotazione” o un LED lampeggiante a 15 Heartz per segnalare una “non rotazione” del pezzo del puzzle.

Il ricevente prende una decisione indipendente dopo aver integrato le decisioni trasmesse dai mittenti. Se le informazioni dei mittenti non corrispondono, spetta al destinatario decidere quali informazioni del mittente sono più affidabili da utilizzare.

Quindi, il ricevente utilizza un'interfaccia cervello-computer basata sugli EEG per eseguire la propria manovra decisiva. I mittenti sono in grado di vedere il risultato dell'azione del ricevente, e di impartire correzioni al ricevente, se necessario.

Lo studio corrente si basa su decisioni binarie “si” o “no” in cui viene trasmesso solo un bit di dati per iterazione.

Negli studi futuri, il team di ricerca prevede di aumentare la larghezza di banda per fornire dati più complessi incorporando potenzialmente la tecnologia della risonanza magnetica funzionale (fMRI) nella soluzione di compiti.

Il team di ricerca riferisce che “BrainNet ha ottenuto risultati significativamente più alti delle prestazioni atteso per caso”, con un'accuratezza media dell'81,25% tra le cinque triadi di partecipanti.

Gli scienziati ritengono che un interfaccia cervello-cervello basata sul cloud possa un giorno abilitare le interazioni tra i cervelli di tutto il mondo e che BrainNet sia un passo in quella direzione.

Ciò che poteva sembrare fantascienza sta rapidamente avanzando verso il diventare una realtà in un futuro non così lontano.

 

A cura della Dottoressa Giorgia Lauro