Trước đây, trở ngại lớn nhất cho việc áp dụng rộng rãi phương pháp này nằm ở việc các giao diện thường yêu cầu hiệu chuẩn mở rộng cho từng người dùng, do mỗi bộ não dù ở người khỏe mạnh hay người khuyết tật đều khác nhau. 

Để khắc phục điều đó, các nhà nghiên cứu đã tích hợp khả năng học máy vào giao diện não-máy tính để biến nó thành trở thành giải pháp “một mũi tên trúng nhiều đích”.

Giải pháp mới này có thể nhanh chóng tìm hiểu nhu cầu của từng đối tượng và tự hiệu chỉnh thông qua việc lặp lại, đồng nghĩa với việc nhiều bệnh nhân có thể sử dụng thiết bị mà không cần có sự điều chỉnh cho từng cá nhân.

Satyam Kumar, một nghiên cứu sinh thuộc nhóm nghiên cứu, cho biết: “Khi chúng tôi đặt thử nghiệm trong môi trường lâm sàng, công nghệ này sẽ tiến hành quy trình hiệu chỉnh nên chúng tôi không cần một nhóm chuyên môn để thực hiện điều đó (...) Việc chuyển từ bệnh nhân này sang bệnh nhân khác sẽ nhanh hơn nhiều”.

Công trình khoa học này do José del R. Millán, giáo sư Khoa Kỹ thuật Điện và Máy tính tại Trường Kỹ thuật Cockrell, và Khoa Thần kinh ở Trường Y Dell phát triển. Giao diện não-máy tính của ông giúp người dùng điều khiển và nâng cao sự linh hoạt thần kinh, khả năng thay đổi, phát triển và tái tổ chức của não theo thời gian, từ đó, giúp cuộc sống của họ trở nên dễ dàng hơn.

Những đối tượng trong nghiên cứu đã đội một chiếc mũ có chứa các điện cực được kết nối với máy tính. Các điện cực thu thập dữ liệu bằng cách đo các tín hiệu điện từ não, sau đó, mạch giải mã tiến hành diễn giải thông tin và biến nó thành hành động trong trò chơi.

Các hành động bao gồm hai phần: trò chơi đua ô tô và một nhiệm vụ đơn giản hơn là cân bằng trái phải trên thanh kỹ thuật số. Một chuyên gia đã phát triển một bộ giải mã cho nhiệm vụ cân bằng, giúp BCI có thể diễn giải sóng não thành các lệnh. Bộ giải mã đóng vai trò là chìa khóa để giảm lược quá trình hiệu chỉnh kéo dài.

Bộ giải mã hoạt động đủ hiệu quả để các đối tượng chơi được cả trò chơi cân bằng và đua ô tô, vốn phức tạp hơn và đòi hỏi phải suy nghĩ thêm một số bước để thực hiện các thao tác chuyển hướng.

Các nhà nghiên cứu đánh giá công trình là tiền đề cho sự cải tiến xa hơn của giao diện não-máy tính. Dự án này được tiến hành trên 18 đối tượng có khả năng vận động bình thường. Trong tương lai, nhóm sẽ tiếp tục thử nghiệm cho những người bị suy giảm khả năng vận động để có thể áp dụng công nghệ này cho các nhóm lớn hơn trong môi trường lâm sàng.

Giáo sư Millán cho hay: "Một mặt, chúng tôi muốn chuyển giao diện não-máy tính sang lĩnh vực lâm sàng để giúp đỡ người khuyết tật, mặt khác, chúng tôi cần cải tiến để công nghệ của mình dễ sử dụng hơn nhằm tác động đến những người khuyết tật một cách mạnh mẽ hơn”.

Millán và nhóm của ông đang tiếp tục nghiên cứu loại xe lăn mà người dùng có thể điều khiển bằng giao diện não-máy tính. Tại Hội nghị và Lễ hội South by Southwest vừa qua, các kỹ sư đã cho thấy một ứng dụng tiềm năng khác của công nghệ này, đó là điều khiển hai robot phục hồi chức năng cho bàn tay và cánh tay.

Hà Anh