BrainNet: prima interfaccia multi-persona diretta e non invasiva brain-to-brain

Si chiama BrainNet ed è la prima interfaccia multi-persona diretta non-invasiva cervello-a-cervello. Messa a punto dagli scienziati della Cornell University, BrainNet consente agli esseri umani di collaborare e risolvere un compito utilizzando solo la comunicazione cervello-a-cervello, combinando l’elettroencefalogramma (EEG) per registrare i segnali cerebrali e la stimolazione magnetica transcranica (TMS) per fornire informazioni al cervello.

Cos’è un’interfaccia brain-to-brain?

Le interfacce dirette brain-to-brain (BBI) negli umani sono interfacce che combinano metodi di neurotimolazione e neuroimaging per estrarre e fornire informazioni tra i cervelli, consentendo appunto una comunicazione diretta cervello-cervello.

Una BBI estrae contenuti specifici dai segnali neurali di un cervello “mittente”, lo digitalizza e lo consegna a un cervello “ricevitore”. A causa di considerazioni etiche e di sicurezza, le BBI umani esistenti si basano su tecnologie non invasive, tipicamente elettroencefalografia (EEG), per registrare l’attività neurale e la stimolazione magnetica transcranica (TMS) per fornire informazioni al cervello.

Primi tentativi di interfacce Brain-to-Brain

I cervelli umani sono stati collegati per la prima volta nel 2013 come parte della ricerca dell’Università di Washington. La prima BBI interface decodificava i segnali di intenzione motoria utilizzando l’EEG nel mittente e trasmetteva l’intenzione tramite TMS direttamente alla corteccia motoria del ricevitore per completare un compito visivo-motorio. Successivamente questi risultati sono stati estesi e gli scienziati dell’Università di Washington hanno dimostrato nel 2015 che un sender e un receiver possono scambiare informazioni in modo iterativo usando una BBI per identificare un oggetto sconosciuto da un elenco, attraverso un paradigma di domande e risposte simile al gioco “20 domande”.

Questi primi tentativi di BBI mancano tuttavia di alcune caratteristiche chiave della comunicazione umana nel mondo reale e presentano diversi limiti:

• innanzitutto, il grado di interattività è minimoad esempio, nel caso del BBI “20 Domande”, il mittente risponde solo alla domanda scelta dal Destinatario e la prestazione del destinatario non influisce sulla decisione del mittente;
• in secondo luogo, questa interfaccia richiede un’azione fisica: il ricevitore tocca lo schermo per selezionare una domanda. Pertanto, il ciclo di comunicazione viene completato tramite un canale di uscita del motore piuttosto che con un’interfaccia cerebrale.
• in terzo luogo, la comunicazione cervello-a-cervello avviene solo tra due soggetti.

Un’interfaccia di nuova generazione che supera i limiti delle BBI esistenti

BrainNet è una BBI di nuova generazione che risolve molti dei limiti delle precedenti BBI. Innanzitutto, BrainNet è progettata per essere un’interfaccia brain-to-brain per più di due soggetti umani; la sua attuale implementazione consente a due mittenti e un ricevitore di comunicare, ma può essere facilmente ridimensionato per includere un numero maggiore di mittenti.

I mittenti hanno lo stesso ruolo nell’osservare lo stato corrente del compito e trasmettere le loro decisioni al ricevitore. Il Destinatario ha il ruolo di integrare queste decisioni indipendenti e decidere su una linea d’azione. In secondo luogo, il progetto di BrainNet incorpora un secondo ciclo di interazioni tra i mittenti e il ricevente, in modo che l’azione del ricevitore nel primo round possa essere percepita dai mittenti, dando loro una seconda possibilità di trasmettere decisioni (potenzialmente correttive) al destinatario . In terzo luogo, il ricevitore è dotato sia di TMS (per ricevere le decisioni dei mittenti) che di EEG (per eseguire un’azione nel compito), eliminando completamente la necessità di utilizzare qualsiasi movimento fisico per trasmettere informazioni.

BrainNet: lo studio sperimentale

Negli studi condotti finora , gli scienziati hanno sperimentato la comunicazione cervello-a- cervello di alcuni individui coinvolti in un gioco simile a Tetris. Due dei tre soggetti sono “mittenti” e i loro segnali cerebrali vengono decodificati utilizzando l’analisi dei dati EEG in tempo reale per estrarre le decisioni su come ruotare un blocco prima che venga rilasciato per riempire una linea. Le decisioni dei mittenti vengono trasmesse via Internet al cervello di un terzo soggetto, il “ricevitore”, che non può vedere la schermata di gioco.

Le decisioni vengono consegnate al cervello del ricevitore tramite la stimolazione magnetica della corteccia occipitale. Il Ricevitore integra le informazioni ricevute e prende una decisione usando un’interfaccia EEG su come girare il blocco o tenerlo nella stessa posizione. Un secondo round del gioco dà ai mittenti una possibilità in più di validare e fornire un feedback all’azione del ricevitore.

Chiariamo meglio il funzionamento e il ruolo dell’elettrencefalogramma e della stimolazione magnetica intracranica nell’esperimento. L’elettroencefalogramma misura l’attività elettrica del cervello attraverso una serie di elettrodi posizionati sul cranio. Il soggetto è in grado di influenzare i segnali prodotti dal proprio cervello in maniera relativamente semplice, sfruttando stimoli esterni: per esempio, guardare una luce con frequenza di 15 hertz fa sì che il cervello emetta un forte segnale elettrico alla stessa frequenza; lo stesso accade con una luce a 17 hertz, e così via; questi cambiamenti vengono rilevati dall’EEG. La stimolazione magnetica intracranica invece manipola l’attività del cervello inducendo attività elettrica in certe aree specifiche: per esempio, indurre un impulso magnetico sulla corteccia occipitale provoca il fenomeno visivo detto fosfene, ovvero la sensazione di aver visto puntini luminosi anche se ci si trova in assenza di luce. Quando dal mittente il sistema trasforma gli impulsi e li trasmette al destinatario, se il blocco va girato il ricevente percepirà un fosfene, altrimenti no.

Dai risultati emersi nei test cinque gruppi di tre soggetti hanno utilizzato con successo BrainNet per eseguire il compito di Tetris, con una precisione media di 0,813. Inoltre, gli scienziati hanno scoperto che variando l’affidabilità delle informazioni  di un mittente con l’aggiunta artificiale di rumore nel segnale, i destinatari sono in grado di capire quale mittente è più affidabile basandosi esclusivamente sulle informazioni trasmesse al loro cervello.

Prospettive future

I ricercatori ritengono che lo sviluppo della ricerca potrebbe aprire la strada a future interfacce brain-to-brain che consentano la risoluzione di problemi che richiedono la collaborazione di più individui utilizzando un social network di cervelli connessi. Le potenzialità del progetto sono,dunque, notevoli e grazie a internet possono estendersi a una collaborazione globale. Come ha spiegato Stocco:

C’è il potenziale per aprire non solo nuove frontiere nelle reti di interconnessione cerebrale ma anche per comprendere più a fondo il cervello umano