Elon Musk’s Neuralink, la société secrète qui développe des interfaces cerveau-machine, a présenté au public certaines des technologies qu’elle développait pour la première fois. Le but est de commencer éventuellement à implanter des dispositifs chez des humains paralysés, leur permettant de contrôler des téléphones ou des ordinateurs.
La première grande avancée concerne les «fils» flexibles, qui sont moins susceptibles d’endommager le cerveau que les matériaux actuellement utilisés dans les interfaces cerveau-machine. Ces threads offrent également la possibilité de transférer un volume plus important de données, selon un livre blanc portant le titre «Elon Musk & Neuralink». Le résumé indique que le système pourrait inclure «jusqu’à 3 072 électrodes par matrice réparties sur 96 threads».
Les fils ont une largeur de 4 à 6 µm, ce qui les rend beaucoup plus minces qu’un cheveu humain. En plus de développer les threads, l’autre grande avancée de Neuralink est une machine qui les intègre automatiquement.
Musk a fait une grande présentation des recherches de Neuralink mardi soir, bien qu’il ait déclaré que ce n’était pas simplement du battage publicitaire. «La principale raison de cette présentation est le recrutement», a déclaré Musk, demandant aux gens de postuler . Max Hodak, président de Neuralink, est également venu sur scène et a admis qu’il n’était pas sûr à l’origine “que cette technologie était une bonne idée”, mais que Musk l’a convaincu que ce serait possible.
Dans le futur, les scientifiques de Neuralink espèrent utiliser un rayon laser pour traverser le crâne, plutôt que percer des trous, lors d’entretiens avec le New York Times. Selon ce rapport, les premières expériences seront menées avec des neuroscientifiques de l’Université de Stanford. “Nous espérons avoir cela chez un patient humain d’ici la fin de l’année prochaine”, selon Musk.
La première personne paralysée à recevoir un implant cérébral lui permettant de contrôler un curseur d’ordinateur était Matthew Nagle. En 2006, Nagle, qui avait une blessure à la colonne vertébrale, jouait Pong en utilisant uniquement son esprit. le mouvement de base requis ne lui a pris que quatre jours à maîtriser, a-t-il déclaré au New York Times. Depuis lors, des personnes paralysées avec des implants cérébraux ont également mis au point des objets et déplacé des bras robotiques dans des laboratoires, dans le cadre de recherches scientifiques. Le système utilisé par Nagle et d’autres est appelé BrainGate et a été développé initialement à l’Université Brown.
Le système présenté aujourd’hui, s’il est fonctionnel, peut représenter une avancée substantielle par rapport aux technologies plus anciennes. BrainGate s’appuie sur le Utah Array, une série d’aiguilles rigides pouvant recevoir jusqu’à 128 canaux d’électrodes. Non seulement le nombre de canaux promis par Neuralink est-il moins prometteur – c’est-à-dire que le cerveau recueille moins de données – il est également plus rigide que les fils de Neuralink. C’est un problème pour la fonctionnalité à long terme: le cerveau se déplace dans le crâne, mais pas les aiguilles du réseau, ce qui entraîne des dommages. Les polymères minces utilisés par Neuralink pourraient résoudre ce problème.
Cependant, la technologie de Neuralink est plus difficile à implanter que l’Utah Array, précisément parce qu’elle est si flexible. Pour lutter contre ce problème, la société a développé “un robot neurochirurgical capable d’insérer six fils (192 électrodes) par minute [automatiquement]”, selon le livre blanc. Sur les photos, cela ressemble à un croisement entre un microscope et une machine à coudre. Il évite également les vaisseaux sanguins, ce qui pourrait entraîner moins de réaction inflammatoire dans le cerveau.
À l’heure actuelle, cependant, la société travaille toujours sur des rats pour s’assurer de la stabilité de la plate-forme. Mais la technologie, si elle fonctionne, est prometteuse: une connexion cérébrale «à large bande passante», implantée via la chirurgie robotique. La connexion établie à l’aide de minces «fils» souples permettrait d’enregistrer l’activité de nombreux neurones. L’espoir est d’obtenir de meilleurs résultats plus précis que les tentatives précédentes d’interfaces cerveau-machine.