Negli ultimi 10 anni, la tecnologia dell’interfaccia cervello-computer (BCI) ha compiuto progressi significativi, aprendo nuove opportunità in settori quali la medicina, l’istruzione e la neuroriabilitazione. Importanti progressi includono lo sviluppo di impianti cerebrali, come quelli sviluppati da Neuralink, che hanno il potenziale per migliorare notevolmente le interazioni tra il cervello umano e i computer.
Neuralink è particolarmente focalizzato sulla creazione di interfacce che possano aiutare le persone con gravi disabilità fisiche a controllare i dispositivi digitali con il pensiero.
Allo stesso tempo, i ricercatori si sono concentrati sul miglioramento delle tecniche per la decodifica dei segnali neurali. BCI e BBI stanno diventando più avanzati attraverso l’integrazione con algoritmi di intelligenza artificiale, aumentandone la precisione e l’efficienza. Queste tecnologie non solo consentono una migliore comprensione dell’attività cerebrale, ma aprono anche la porta ad applicazioni future come l’espansione della memoria umana o addirittura la telepatia digitale (BrainNet).
BrainNet è un termine usato per descrivere una tecnologia avanzata di interfaccia cervello-cervello che consente la collaborazione diretta tra le menti di molte persone.
Questa tecnologia utilizza l’elettroencefalografia (EEG) per registrare i segnali cerebrali e la stimolazione magnetica cerebrale (TMS) per trasferire le informazioni al cervello in modo non invasivo. Il fisico teorico Michio Kaku suggerisce che in futuro BrainNet potrebbe sostituire l’attuale Internet digitale, consentendo di trasmettere emozioni, ricordi ed esperienze direttamente tramite Internet. Ciò aprirebbe nuove possibilità di comunicazione, istruzione e intrattenimento, rendendo le interazioni più coinvolgenti e personali.
Nel 2014, in una ricerca condotta presso l’Università di Washington, gli scienziati hanno sviluppato un sistema attraverso il quale i partecipanti potevano comunicare direttamente tramite il cervello per giocare insieme a Tetris. Un partecipante, chiamato “mittente”, ha visto l’intero tabellone di gioco e ha deciso di ruotare i blocchi, ma non poteva controllare direttamente il gioco. Il secondo partecipante, il “ricevitore”, non può vedere il tabellone ma può controllare la caduta dei blocchi. Il mittente ha utilizzato un’interfaccia elettroencefalografica (EEG) per trasmettere segnali a un sistema TMS, che ha poi stimolato il cervello del destinatario, consentendogli di ricevere ed eseguire il comando di rotazione della massa. In questo studio, i partecipanti hanno ottenuto risultati superiori alle probabilità, il che dovrebbe essere considerato un successo.
Tuttavia, il problema tecnologico più grande nello sviluppo delle interfacce cervello-computer (BCI) e delle interfacce cervello-cervello (BBI) è l’accurata decodificazione e interpretazione dei segnali neurali.
Il cervello umano è molto complesso, alcuni dicono l’organismo più complesso del sistema solare, e genera segnali difficili da interpretare chiaramente. Questi segnali sono spesso rumorosi e sovrapposti, rendendo difficile l’analisi chiara e l’assegnazione di pensieri o intenzioni specifici ai dati neurali risultanti. Inoltre, i segnali cerebrali variano notevolmente da individuo a individuo, il che significa che i sistemi BCI e BBI devono essere adattati a ciascun utente. Sviluppare algoritmi universali che funzionino efficacemente con i cervelli di persone diverse è tecnologicamente impegnativo.
Le attuali tecniche di registrazione come l’EEG hanno una precisione limitata e spesso richiedono una configurazione complessa e dispendiosa in termini di tempo.
Gli aspetti etici della sicurezza dei dati rimangono una questione separata. L’elevato livello di precisione nella lettura dei pensieri o delle intenzioni solleva interrogativi sulla privacy e sugli aspetti etici dell’uso. Garantire la sicurezza e la protezione dei dati generati dal cervello rappresenta una sfida importante, soprattutto nel contesto di un potenziale uso improprio.
