Des chercheurs étasuniens ont mis au point une nouvelle interface cerveau-machine “plug and play” intégrant notamment le machine learning. Leur objectif est de rendre une certaine autonomie aux patients paralysés.
Selon Karunesh Ganguly, principal auteur de l’étude, le développement des BCI est indéniable. En revanche, ces systèmes doivent quotidiennement faire l’objet d’un recalibrage. Ainsi, ceux-ci ne peuvent pas tirer profit des processus naturels d’apprentissage du cerveau. La résilience des interfaces est donc l’un des obstacles les plus contraignants.
Selon les directeurs de l’étude, il est nécessaire de suivre un entraînement quotidien afin de former le cerveau à communiquer avec la machine. Par ailleurs, la machine est à l’origine incapable d’assimiler ces apprentissages dans le but de s’améliorer.
