Des chercheurs de l’EPFL ont développé une interface cerveau-machine miniaturisée (MiBMI) qui permet une communication directe entre le cerveau et le texte à l’aide de minuscules puces de silicium. Cette innovation répond aux limites des interfaces cerveau-machine traditionnelles, qui sont souvent encombrantes et gourmandes en énergie, en offrant une solution compacte, à faible consommation d’énergie et très précise. Le système MiBMI, publié dans l’IEEE Journal of Solid-State Circuits, est conçu pour être entièrement implantable, ce qui le rend plus pratique pour les applications cliniques et réelles. Il présente un potentiel important pour l’amélioration des capacités de communication chez les personnes souffrant de graves déficiences motrices, telles que celles atteintes de sclérose latérale amyotrophique (SLA) ou de lésions de la moelle épinière.
Le système MiBMI intègre un système d’enregistrement neuronal à 192 canaux et un décodeur neuronal à 512 canaux sur deux petites puces d’une surface totale de 8 mm². Cela permet au système de traiter les données neurales en temps réel, en convertissant l’activité neuronale complexe en texte avec une grande précision. La puce a démontré sa capacité à décoder jusqu’à 31 caractères différents avec une précision de 91 %, et les chercheurs pensent qu’elle pourra à terme décoder jusqu’à 100 caractères. L’efficacité du système est obtenue en se concentrant sur les codes neuronaux distinctifs (DNC) plutôt que sur le traitement de grandes quantités de données, ce qui se traduit par des temps d’apprentissage plus rapides et une consommation d’énergie plus faible. Les chercheurs étudient diverses applications pour le MiBMI, notamment le décodage de la parole et le contrôle des mouvements, dans le but de mettre au point un IMC polyvalent pouvant être adapté à différents troubles neurologiques.
