Un'interfaccia cervello-computer (BCI) è un sistema che consente la comunicazione diretta tra l'attività neurale del cervello e un dispositivo esterno, senza il coinvolgimento delle vie neuromuscolari tradizionali. Le BCI traducono i segnali elettrici cerebrali in comandi digitali, aprendo nuove prospettive in neurotecnologia, neuroscienze, medicina e interazione uomo-macchina. Si distinguono da altre tecnologie di interfaccia per il collegamento diretto con l'attività neurale, senza mediazione muscolare o periferica.
Casi d'uso ed esempi di applicazione
Le BCI sono utilizzate in ambito medico per ripristinare funzioni motorie in pazienti con paralisi o malattie neurodegenerative (ad esempio, controllo di protesi robotiche o cursori informatici). Sono anche studiate per la comunicazione assistita in pazienti con sindrome locked-in, la neuroriabilitazione e il controllo di esoscheletri. Al di fuori dell'ambito medico, trovano applicazione in videogiochi, realtà virtuale, ambienti immersivi e controllo di dispositivi connessi.
Principali strumenti software, librerie e framework
Esistono diversi strumenti open source e commerciali per lo sviluppo BCI, come OpenBCI, BCI2000, OpenViBE e LabStreamingLayer. Per l'analisi dei segnali EEG sono ampiamente usate librerie come MNE-Python, EEGLAB (MATLAB) o FieldTrip. Soluzioni proprietarie come g.tec, Emotiv o NeuroPype offrono piattaforme integrate per ricerca o applicazioni cliniche.
Ultimi sviluppi, evoluzioni e tendenze
I recenti progressi riguardano il miglioramento della risoluzione spaziale e temporale dei segnali, l'integrazione dell'intelligenza artificiale per interpretare meglio le intenzioni dell'utente, e la miniaturizzazione dei dispositivi. Le tendenze includono BCI non invasive più efficaci, lo sviluppo di impianti a lungo termine (es: Neuralink) e applicazioni nell'aumento cognitivo e nell'interazione multiutente. Restano sfide etiche, di sicurezza dei dati e di accettazione sociale.