Interfejs mózg-komputer (BCI) to system umożliwiający bezpośrednią komunikację między aktywnością neuronalną mózgu a urządzeniem zewnętrznym, z pominięciem tradycyjnych dróg nerwowo-mięśniowych. BCI przetwarzają sygnały elektryczne mózgu na komendy komputerowe, otwierając nowe możliwości w neurotechnologii, neurobiologii, medycynie oraz interakcji człowiek-maszyna. Technologia ta różni się od tradycyjnych interfejsów użytkownika bezpośrednim połączeniem z aktywnością neuronalną, bez udziału mięśni czy układu obwodowego.
Przykłady zastosowań i wykorzystania
BCI są wykorzystywane w medycynie do przywracania funkcji motorycznych u osób z paraliżem lub chorobami neurodegeneracyjnymi (np. sterowanie protezami robotycznymi czy kursorem komputera). Stosowane są także do wspomaganej komunikacji u pacjentów z zespołem zamknięcia, w neurorehabilitacji czy do sterowania egzoszkieletami. Poza medycyną znajdują zastosowanie w grach komputerowych, rzeczywistości wirtualnej, środowiskach immersyjnych oraz do sterowania urządzeniami IoT.
Najważniejsze narzędzia programistyczne, biblioteki i frameworki
Do rozwoju BCI używa się wielu narzędzi open source i komercyjnych, takich jak OpenBCI, BCI2000, OpenViBE czy LabStreamingLayer. Analizę sygnałów EEG umożliwiają biblioteki MNE-Python, EEGLAB (MATLAB) czy FieldTrip. Rozwiązania komercyjne, takie jak g.tec, Emotiv czy NeuroPype, oferują zintegrowane platformy badawcze i kliniczne.
Najnowsze osiągnięcia i trendy
Obecne postępy koncentrują się na poprawie rozdzielczości przestrzennej i czasowej rejestrowanych sygnałów, integracji sztucznej inteligencji dla precyzyjniejszego rozpoznawania intencji użytkownika oraz miniaturyzacji i przenośności urządzeń. Trendy obejmują rozwój wydajniejszych nieinwazyjnych BCI, upowszechnianie implantów długoterminowych (np. Neuralink) oraz wykorzystanie w augmentacji poznawczej i interakcji wieloosobowej. Istotne wyzwania to etyka, bezpieczeństwo danych i akceptacja społeczna.