PiEEG は、脳の生体信号を手頃な価格で正確に読み取るためのデバイスです。
英国インペリアル・カレッジの研究者であるイルダル・ラフマトゥリン氏は、 Raspberry Piを脳コンピューターインターフェースに変える装置を開発した。
PiEEGと呼ばれるこのデバイスは、Raspberry Piに接続するアドオンモジュールです。他の脳波計（EEG）、筋電図計（EMG）、心電図計（ECG）と同様に、PiEEGは脳の電気信号を測定し、さらに受信したデータを解釈することができます。
ラフマトゥリン氏によると、このプロジェクトは、彼が近年神経科学への関心が高まっていることに気づいたことから始まったという。当初、ラフマトゥリン氏は小型で持ち運び可能な脳波計を開発した。研究者の説明によれば、このコンパクトな脳波計は円形で半径がわずか25mmであるため、昼夜を問わず快適に毎日使用できるという。
このデバイスで収集されたデータは、TCP/IPプロトコルを使用してパーソナルサーバーに送信され、無線操作とユーザーの十分な可動範囲を実現しました。また、この最初のモデルにはノイズ抑制機能が内蔵されており、最大入力ノイズレベルを0,35μV未満に抑えることで、記録精度を向上させています。
設計段階を経て、この最初のモデルの総コストは24個の電極で約350ドルでした。しかし、2020年から2021年にかけて発生したチップ不足により、デバイスのコストは大幅に上昇しました。研究者はプロジェクトを諦めたくなかったので、ラズベリーパイをベースにした第2バージョンの脳コンピューターインターフェースをリリースすることにしました。これにより、ワイヤレス動作とユーザーにとって十分な可動範囲が実現しました。
ラフマトゥリン氏によると、 Raspberry Piを選んだ理由は、それが市場で最も人気のあるシングルボードコンピュータであり、神経科学研究の第一歩を踏み出す最も簡単な方法だからだという。今回の第2世代では、Raspberry Pi 3または4を使用すればシールドを入手できると研究者は説明しており、価格は100ドル以下である。そのため、安価でメンテナンスも容易だ。
プラグインと組み合わせると、PiEEG は次の機能で 250 ドルから 350 ドルになります。
- Raspberry Pi 3 または 4 に対応
- 湿式または乾式電極を接続するための 8 つのチャネル
- 250 SPS ～ 16 kSPS の周波数とチャネルあたり 24 ビットの分解能を持つ SPI プロトコルを介したデータ転送
- プログラム可能な信号ゲイン: 1、2、4、6、8、12、24
- インピーダンス測定機能
- CMRR コモンモード除去比: 120
- 内部ノイズ：0,4μV
- 外部ノイズ: 0,8 μV
- 信号対雑音比 (SNR): 130dB
- 電源表示とADS1299接続表示用LED
- 外部オブジェクトを接続するための 3 つの空きピン (グランドおよびチャネル Raspberry Pi)
- 33 本の Raspberry Pi GPIO ピンは、外部デバイスの接続など、さまざまなタスクに使用できます。
- Python、C、および C++ でデータを読み取り、処理するための付属のオープン ソース ソフトウェアを使用した簡単なプログラミング
購入を希望される方のために、クラウドファンディングキャンペーンが最近開始されました。PiEEGの4チャンネル版は250ドル、8チャンネル版は350ドルです。
Rakhmatulin と彼の共同研究者は、その機能を実証する論文も発表しました。彼らはまばたきによっておもちゃのネズミを制御することができました。
「しかし、可能性ははるかに大きく、ユーザーの欲求と能力に応じて、デバイスはさまざまな業界で使用できます」と彼は書いています.
実際、ラフマトゥリン氏によれば、PiEEG信号は、例えばスマートホーム制御、ゲーム、ロボット工学、仮想キーボード入力、さらにはDIYポリグラフ実験などに利用できるという。ラフマトゥリン氏はまた、「このデバイスは、機械学習愛好家が、思考能力を持つロボットや機械義肢の制御、睡眠制御、瞑想制御、あるいはモーション検出器、嘘発見器など、さまざまなプロジェクトを作成するためにも利用できる」と述べている。
この種の低コスト プロジェクトの良いニュースは、過去 10 年間に私たちが学んだことよりも、今後 50 年間で脳についてより多くのことを学べる可能性があることです。あなたの脳につながります。 しかし、さらに、重大な問題を排除することはできません。 実際、電極は時間の経過とともに急速に消耗することが報告されており、デバイスの使用コストが増加する可能性があります。 さらに、これらの電極を長時間所定の位置に保持する方法を見つける必要があり、これは実験中には容易ではありません。
しかし、脳信号を安価に読み取り、それらの信号に基づいてタスクを実行する能力が既に備わっているため、人間の記憶を記憶装置に保存することに関する議論が再び浮上しています。