Une équipe de Yale crée une interface cerveau-machine que les utilisateurs apprennent à maîtriser en moins d’une heure

Une équipe de chercheurs de l'Université de Yale a construit une interface cerveau-machine non invasive qui permet aux utilisateurs de contrôler un avatar dans un jeu de réalité virtuelle en utilisant uniquement leur activité cérébrale — et d'apprendre à le faire en moins d'une heure. L'étude, publiée dans Nature Neuroscience le 9 juin, démontre qu'aligner la technologie BCI sur la structure géométrique naturelle du cerveau peut considérablement accélérer l'apprentissage.nature+1

Travailler avec le cerveau, pas contre lui

La recherche, dirigée par Erica Busch et Nicholas Turk-Browne du département de psychologie de Yale, a utilisé l'IRM fonctionnelle en temps réel pour permettre aux participants de naviguer dans un monde virtuel en modulant l'activité cérébrale dans les régions soutenant la navigation spatiale. L'idée clé était d'exploiter ce que les chercheurs appellent la « variété intrinsèque » du cerveau — la structure géométrique naturelle de l'activité neuronale, extraite à l'aide d'un processus de diffusion de données.pubmed.ncbi.nlm.nih+1

Lorsque le mappage entre les modèles d'activité cérébrale et le mouvement de l'avatar respectait cette géométrie de variété intrinsèque, les participants reprenaient rapidement le contrôle après des perturbations en réorganisant leur activité neuronale au sein de la variété. Lorsque les mappages violaient la structure de la variété, les participants ne pouvaient pas apprendre à contrôler l'avatar.nature+1

Implications pour la neurotechnologie

Les résultats suggèrent que la géométrie de la variété est une contrainte fondamentale sur l'apprentissage humain de tâches cognitives complexes dans les régions cérébrales d'ordre supérieur. Pour le domaine en pleine croissance des interfaces cerveau-machine, les résultats indiquent une voie pour construire des dispositifs qui fonctionnent avec — plutôt que contre — l'architecture naturelle de traitement de l'information du cerveau.pubmed.ncbi.nlm.nih

« L'apprentissage des BCI est accéléré en tirant parti de la géométrie naturelle, ou variété intrinsèque, de l'activité cérébrale », indique l'article de Nature Neuroscience. Ces travaux s'appuient sur des recherches antérieures montrant des contraintes de variété similaires chez les primates non humains utilisant des BCI invasives, mais étendent le principe aux humains utilisant la neuro-imagerie non invasive pour la première fois.squarespace+2

Les collaborateurs de l'étude incluent Guillaume Lajoie et Smita Krishnaswamy. Busch, qui a récemment terminé son doctorat à Yale, rejoindra l'Université Vanderbilt en tant que professeure adjointe en 2027.linkedin+1