На сегодняшний день существуют различные типы экзоскелетов и вспомогательных двигательных подсистем: косметические, тяговые, биоэлектрические и другие. Один из наиболее важных критериев эффективности внешних устройств компенсации недостатков двигательной системы человека – точность, легкость и естественность управления. С этой точки зрения оптимальными являются экзоскелеты, в которых для управления используются электрические сигналы головного мозга (электроэнцефалограмма), приводящие в движение исполнительные механизмы на основе имитации процессов в центральной нервной системе. Однако по ряду причин нейроинтерфейсу с неинвазивными поверхностными электродами присущ ряд фундаментальных нейрофизиологических ограничений, которые обуславливают дефицит входной управляющей информации по отношению к поставленной цели выполнения движения. С формальной математической точки зрения эта проблема формулируется как недоопределенность задачи оптизации в системе с многоконтурной мультимодальной обратной связью. В частности, ограниченная пространственная разрешающая способность электроэнцефалограммы, регистрируемой с поверхности скальпа, приводит к невозможности разделить сигналы, формируемые соседними участками двигательной зоны коры больших полушарий.

Несмотря на более чем сорокалетнюю историю развития метода так называемой электроэнцефалографической томографии, до настоящего время точность этого метода невелика и не позволяет дифференцировать активность отдельных участков коры, отвечающих за конкретный участок тела.

В попытке обойти указанное ограничение было предложено имплантировать электроды непосредственно в мозг с целью непосредственной регистрации активности коры, однако и данный подход не привел к разработке интерфейса сравнимого по надежности и точности управления с традиционными. Причина заключается в том, что электрические сигналы, создаваемые нейронами коры больших полушарий во время формирования замысла и исполнения движений, сложным образом зависят от сенсорной афферентной информации, поступающей от проприорецепторов, вестибулярного и зрительного анализатора.

В ходе лекции будут обсуждаться ключевые проблемы разработки современных нейроинтерфейсов:

1. Разработка математических моделей двигательной системы человека и алгоритмов идентификации их параметров на основе регистрации биопотенциалов.

2. Разработка электродных имплантируемых интерфейсов для непосредственной регистрации нервно-мышечной активности. Применимы, преимущественно, в медицине для восстановления утраченных двигательных функций.

3. Разработка «искусственного интеллекта», способного решать задачи формирования замысла и управления движениями исполнительных механизмов с имитацией антропоморфных принципов контроля двигательной активности.