Penggunaan Strategi Mesin Belajar Baru Untuk Mempercepat Pelatihan Antarmuka Otak-Komputer

Antarmuka (interface) otak-komputer biasanya merupakan sebuah sistem yang mengukur aktivitas syaraf dan mengubahnya menjadi output buatan. Sistem ini sudah terbukti mampu membantu pergerakan pada pasien dengan penurunan fungsi motorik. Antarmuka tersebut biasanya berfungsi dengan mengarahkan pasien untuk berpikir merencanakan pergerakan dan mendorong sistem mencatat berulang-ulang aktivitas syaraf yang berhubungan dengan pergerakan tersebut. Melalui metode penelitian yang diawasi, antarmuka akan belajar menghubungkan pola aktivitas spesifik dengan pergerakan yang diinginkan. Namun, denyut dasar syaraf neuron bisa berubah-ubah setiap hari berdasarkan berbagai macam faktor, sehingga antarmuka harus selalu disesuaikan setiap sesi dimulai, proses yang dapat memakan waktu hingga dua jam.

Tim peneliti gabungan dari Battelle dan Ohio State University Wexner Medical Centre baru saja merilis penemuan baru dalam Nature Medicine dengan menunjukkan metode baru yang memakai jaringan neural dalam yang mengurangi secara drastis waktu latihan yang dibutuhkan antarmuka otak komputer. Metode ini melibatkan pelatihan awal sistem dengan menggunakan pendekatan tradisional, dan kemudian mendorong jaringan syaraf yang tidak terpantau untuk memonitor kinerja sistem tanpa label eksplisit bagi pergerakan yang diinginkan oleh pengguna.

David Friedenberg, penulis senior penelitian tersebut, menjelaskan, setelah persiapan pelatihan awal “Anda hanya membutuhkan beberapa contoh untuk menemukan ‘inilah pola dasar yang saya cari’, dan kemudian data lainnya akan membantu mengantisipasi garis dasar yang berubah-ubah tersebut.”

“Decoder hybrid akan menjaga kinerja dalam memprediksi sinyal pergerakan dengan 90 persen akurasi dari satu subyek selama setahun tanpa membutuhkan pelatihan tambahan.

Tim peneliti yakin bahwa sistem ini mampu membantu banyak pengguna potensial yang membutuhkan antarmuka komputer otak dengan berbagai kelebihan seperti akurasi tinggi, pengaturan harian seminimal mungkin, dan waktu respon lebih cepat. Tim kini juga sedang mencari cara mengecilkan ukuran sistem sehingga bisa dibawa keluar lab dan diuji pada lingkungan alami.

*Berikut video laporan dari Bloomberg tentang riset terbaru yang menampilkan seorang pasien yang mampu melakukan sesuatu yang tidak dia kira bisa dilakukannya lagi.