Brain Computer Interface (BCI)

M Nasrulloh 5209100704Sulistiyono 5209100705Ahmad Fashel S 5209100707

Definisi BCI

• Sebuah antarmuka otak-komputer (BCI),• Sebuah antarmuka pikiran-mesin (MMI),• Sebuah antarmuka saraf langsung• Sebuah antarmuka otak-mesin (BMI), • Sebuah jalur komunikasi langsung antara otak dan

perangkat eksternal. • BCI sering diarahkan untuk membantu, menambah, atau

memperbaiki fungsi kognitif atau sensorik-motorik manusia.

Sejarah Penelitian

• Penelitian mengenai BCIs dimulai pada tahun 1970 di University of California Los Angeles (UCLA) di bawah hibah dari National Science Foundation, diikuti oleh kontrak dari DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) [1] [2].

• Bidang penelitian dan pengembangan BCI sejak pertama difokuskan terutama pada aplikasi neuroprosthetics .

• Tujuanya untuk memulihkan kerusakan pendengaran, penglihatan dan gerakan.

Sejarah Penelitian• Karena fungsi luar biasa plastisitas kortikal otak, sinyal yang

diterima akan disalurkan antar neuron dan diadaptasi. Dengan kata lain, otak seperti sensor alami atau saluran efektor [3].

• Plastisitas merupakan salah satu kemampuan otak yang sangat penting, yang melingkupi berbagai kapabilitas otak, termasuk kemampuan untuk beradapatasi terhadap perubahan lingkungan dan penyimpanan memori dalam proses belajar [http://www.anakdanbalita.net/plastisitas-otak/].

• Setelah beberapa tahun menggunakan hewan sebagai percobaan, perangkat neuroprosthetic pertama ditanamkan pada manusia muncul di pertengahan 1990-an.

Cara kerja BCI• Alasan BCI bekerja adalah karena cara fungsi otak kita. • Otak kita dipenuhi dengan neuron, sel-sel saraf individu

terhubung satu sama lain oleh dendrit dan akson. • Setiap kali kita berpikir, bergerak, merasa atau mengingat sesuatu,

neuron kita sedang bekerja. • Pekerjaan itu dilakukan oleh sinyal-sinyal listrik kecil yang berjalan

dari neuron ke neuron secepat 250 mph [http://computer.howstuffworks.com/brain-computer-interface5.htm#Walker].

• Sinyal yang dihasilkan oleh perbedaan potensial listrik yang dibawa oleh ion pada membran neuron masing-masing.

Cara kerja BCI (Cont’d)

Cara kerja BCI (Cont’d)• Meskipun jalur sinyal mengambil terisolasi oleh sesuatu yang

disebut mielin, beberapa lolos sinyal listrik. • Para ilmuwan dapat mendeteksi sinyal tersebut, menafsirkan apa

yang mereka maksudkan dan menggunakannya untuk mengarahkan perangkat dari beberapa jenis. Hal ini juga dapat bekerja sebaliknya.

• Sebagai contoh, para peneliti bisa mengetahui apa sinyal yang dikirim ke otak oleh saraf optik ketika seseorang melihat warna merah. Mereka bisa rig kamera yang akan mengirim sinyal yang tepat ke dalam otak seseorang setiap kali kamera melihat merah, yang memungkinkan orang buta untuk "melihat" tanpa mata [http://computer.howstuffworks.com/brain-computer-interface.htm].

Teknologi BCI masa depan yang telah terungkap saat ini

• Express yourself and Thinking strategies [http://www.youtube.com/watch?v=-QHTjkLluus]

• Brain painting• Cloudy days

- http://www.techradar.com/news/computing/the-future-of-brain-computer-interfaces-revealed-1101287

Teknologi BCI masa depan yang telah terungkap saat ini (cont’d)

• Mind Control- Film Avatar, di mana manusia

mengemudikan makhluk alien rekayasa genetika dengan jarak jauh

- Telesar V( Japanese Science And Technology Agency, Keio University and Tokyo University)

Ethical monitoring of brain-machine interfacesA note on personal identity and autonomy

FedericaLucivero . GuglielmoTamburrini

Abstract

• Brain Machine Interface (BMI) dibahas karena dampak potensial dari BMI dalam membedakan sifat manusia dan merubah identitas pribadi dan ancaman terhadap otonomi pribadi.

• Problem autonomy-monitoring personal didekati dengan mengidentifikasi berbagai cara seperti memasukan kontroler robot dalam jalur motor dari output BMI yang dapat membatasi dan membahayakan otonomi pribadi.

Introduction

• Istilah “bionic” atau dalam bahasa indonesia ilmu otak elektronik sering digunakan untuk menunjukan perkembangan yang cepat dan percabangan area penelitian mengenai penelitian bioengineering.

• Bioengineering berfokus tentang bagaimana membuat desain dan implementasi dari hybrid systems, interfacing machines dengan biological systems.

Introduction(2)

• Human-machine bionic systems telah menunjukan bagaimana menyediakan cara yang efektif dalam memperbaiki lost perceptual dan motor functions

• Hybrid bionic systems ini menghubungkan peripheral nervous systems dengan non-biological artificial components

• Yang menghubungkan jaringan saraf dengan device yang bisa mengolah data dari jaringan saraf ini biasa disebut brain machine interfaces (BMIs) atau brain computer interfaces (BCIs)

Personal identity and BMI ethical monitoring

• European Group on Ethics in Science and Technology (EGE) memberikan peraturan bahwa device yang diimplantkan kepada human tidak boleh digunakan untuk merubah personal identity dan memanipulasi mental.

• Dalam perkembanganya Output dari BMI device termasuk neuro-motor prostheses (NMPs) yang digunakan untuk me-replace dan me-restore lost motor functions .

NPM• Neuromotor prostheses merupakan tipe dari BMI yang bekerja

dengan meng-extract sinyal dari sitem saraf pusat den mengirimnya ke control device.

• Berikut adalah 3 fungsi pokok dari NPM:– NMPs memungkinkan untuk mengurangi kerusakan pada bagian

nervous system dengan memproses pergerakan yang terkait dengan sinyal otak dan memberikan perintah terhadap motor sebagai effector.

– Memproses dengan berbagai tingkatan yang melibatkan sistem komputasional sebagai information processing untuk area yang rusak dalam nervous sistem.

– Memetakan sinyal otak kepada device untuk menjalankan command sebagai effector.

Device component

• Berikut adalah component yang ada dalam BMI:– Data acquisition module, which detects brain signals

carrying messages to motor output pathways.– Data interpretation module ,which extracts signal

features that are hypothesized to encode user messages or commands and ‘‘translates’’ them into suitable motor command.

– Data output module, which directs the external device interacting with the environment on the basis of these motor commands.

Output

• Berikut penjelasan secara jelas dari output BMI devices:– Sistem yang merubah sinyal electrophysiological dari

refleksi aktivitas CNS menjadi message dan command yang bisa dilakukan.

• NPM yang merekam sinyal otak yang di dalamnya ditanamkan electrodes dalam hubunganya dengan tubuh manusia mempunyai simbiosis yang tinggi .

• Device ini menyebabkan ‘‘normal’’ biological pathways dalam perception atau action control.

Personal autonomy and BMI shared control systems

• Pada pendekatan ini sinyal saraf diinstruksikan sebagai sistem pengawasan cerdas. Bukan sebagai pengontrol device secara langsung.

• Sistem pengawas ini digunakan untuk mengelola interaksi antara pengguna dan perangkat external.(Endersen 2005,p.1908).

BMI in Health

• Sinyal saraf kognitif dapat beroperasi seperti 'bahasa tubuh' secara on-line dan secara paralel dengan readouts variabel kognitif lainnya, yakni: preferensi, mood dan tingkat motivasi pasien.

• augmentasi saluran informasi yang diperoleh dari pasien sangat penting untuk pasien yang tidak bisa bergerak atau berbicara(Andersen 2005).

Concluding remarks

• Artikel ini mensugesti user tentang adaptasi proses dalam memanfaatkan brain plasticity yang membawa perubahan dengan menggunakan otak yang dibarengi dengan interaksi terhadap artificial components dari BMI.

• Berdasarkan fakta saat ini para pakar masih memiliki keterbatasan dalam pengetahuan mengenai mekanisme brain plasticity untuk pengembangan lebih lanjut tentang ‘‘transhumanism’’dengan segala kemungkinan yang bisa dilakukan dengan teknologi.

Concluding remarks

• Dalam meningkatnya pengembangan penelitian BMI harus dibarengi dengan pemantauan etika yang berkelanjutan dan penanganan mengenai permasalahan identitas dan otonomi personal.

Daftar Pustaka1. Vidal, JJ (1973). "Toward direct brain-computer communication".

Annual review of biophysics and bioengineering 2: 157–80. doi:10.1146/annurev.bb.02.060173.001105. PMID 4583653.

2. J. Vidal (1977). "Real-Time Detection of Brain Events in EEG". IEEE Proceedings 65 (5): 633–641. doi:10.1109/PROC.1977.10542

3. Levine, SP; Huggins, JE; Bement, SL; Kushwaha, RK; Schuh, LA; Rohde, MM; Passaro, EA; Ross, DA et al. (2000). "A direct brain interface based on event-related potentials". IEEE transactions on rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society 8 (2): 180–5. PMID 10896180.