Brain Computer Interface (BCI)

1. Brain Computer Interface (BCI) M Nasrulloh 5209100704 Sulistiyono 5209100705 Ahmad Fashel S 5209100707

2. 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.

3. SejarahPenelitian • 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 sejakpertamadifokuskan terutama padaaplikasi neuroprosthetics . • Tujuanya untuk memulihkan kerusakan pendengaran, penglihatan dan gerakan.

4. SejarahPenelitian • Karenafungsi luar biasa plastisitas kortikal otak, sinyal yang diterimaakandisalurkanantar neuron dandiadaptasi. Dengan kata lain, otak seperti sensor alami atau saluran efektor [3]. • Plastisitasmerupakansalahsatukemampuanotak yang sangatpenting, yang melingkupiberbagaikapabilitasotak, termasukkemampuanuntukberadapatasiterhadapperubahanlingkungandanpenyimpananmemoridalam proses belajar [http://www.anakdanbalita.net/plastisitas-otak/]. • Setelah beberapatahunmenggunakan hewan sebagaipercobaan, perangkat neuroprosthetic pertama ditanamkan pada manusia muncul di pertengahan 1990-an.

5. 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.

6. Cara kerja BCI (Cont’d)

7. 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].

8. Teknologi BCI masadepan yang telahterungkapsaatini • 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

9. Teknologi BCI masadepan yang telahterungkapsaatini (cont’d) • Mind Control • Film Avatar, di mana manusiamengemudikan makhluk alien rekayasa genetikadenganjarak jauh • Telesar V( Japanese Science And Technology Agency, Keio University and Tokyo University)

10. Ethical monitoring of brain-machine interfacesA note on personal identity and autonomy • FedericaLucivero . GuglielmoTamburrini

11. Abstract • Brain Machine Interface (BMI) dibahaskarenadampakpotensialdari BMI dalammembedakansifatmanusiadanmerubahidentitaspribadidanancaman terhadap otonomi pribadi. • Problem autonomy-monitoring personal didekatidenganmengidentifikasiberbagaicarasepertimemasukankontroler robot dalamjalur motor dari output BMI yang dapatmembatasidanmembahayakanotonomipribadi.

12. Introduction • Istilah “bionic” ataudalambahasaindonesiailmuotakelektronikseringdigunakanuntukmenunjukanperkembangan yang cepatdanpercabangan area penelitianmengenaipenelitian bioengineering. • Bioengineering berfokustentangbagaimanamembuatdesaindanimplementasidari hybrid systems, interfacing machines dengan biological systems.

13. Introduction(2) • Human-machine bionic systems telahmenunjukanbagaimanamenyediakancara yang efektifdalammemperbaiki lost perceptual dan motor functions • Hybrid bionic systems inimenghubungkan peripheral nervous systems dengan non-biological artificial components • Yang menghubungkanjaringansarafdengan device yang bisamengolah data darijaringansarafinibiasadisebut brain machine interfaces (BMIs) atau brain computer interfaces (BCIs)

14. Personal identity and BMI ethical monitoring • European Group on Ethics in Science and Technology (EGE) memberikanperaturanbahwa device yang diimplantkankepada human tidakbolehdigunakanuntukmerubah personal identity danmemanipulasi mental. • Dalamperkembanganya Output dari BMI device termasukneuro-motor prostheses (NMPs) yang digunakanuntuk me-replace dan me-restore lost motor functions .

15. NPM • Neuromotorprostheses merupakantipedari BMI yang bekerjadenganmeng-extract sinyaldarisitemsarafpusat den mengirimnyake control device. • Berikutadalah 3 fungsipokokdari NPM: • NMPs memungkinkanuntukmengurangikerusakanpadabagian nervous system denganmemprosespergerakan yang terkaitdengansinyalotakdanmemberikanperintahterhadap motor sebagaieffector. • Memprosesdenganberbagaitingkatan yang melibatkansistemkomputasionalsebagai information processing untuk area yang rusakdalam nervous sistem. • Memetakansinyalotakkepada device untukmenjalankan command sebagaieffector.

16. Device component • Berikutadalah component yang adadalam 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.

17. Output • Berikutpenjelasansecarajelasdari output BMI devices: • Sistem yang merubahsinyal electrophysiological darirefleksiaktivitas CNS menjadi message dan command yang bisadilakukan. • NPM yang merekamsinyalotak yang didalamnyaditanamkan electrodes dalamhubunganyadengantubuhmanusiamempunyaisimbiosis yang tinggi . • Device inimenyebabkan ‘‘normal’’ biological pathways dalam perception atau action control.

18. Personal autonomy and BMI shared control systems • Padapendekataninisinyalsarafdiinstruksikansebagaisistempengawasancerdas. Bukansebagaipengontrol device secaralangsung. • Sistempengawasinidigunakanuntukmengelolainteraksiantarapenggunadanperangkat external.(Endersen 2005,p.1908).

19. BMI in Health • Sinyal saraf kognitif dapat beroperasi seperti 'bahasa tubuh' secaraon-line dan secara paralel dengan readouts variabel kognitif lainnya,yakni: preferensi, mood dan tingkat motivasipasien. • augmentasi saluran informasi yang diperoleh dari pasiensangat penting untuk pasien yang tidak bisa bergerak atau berbicara(Andersen 2005).

20. Concluding remarks • Artikelinimensugesti user tentangadaptasiprosesdalammemanfaatkan brain plasticity yang membawaperubahandenganmenggunakanotak yang dibarengidenganinteraksiterhadapartificial components dari BMI. • Berdasarkanfaktasaatiniparapakarmasihmemilikiketerbatasandalampengetahuanmengenaimekanisme brain plasticity untukpengembanganlebihlanjuttentang ‘‘transhumanism’’dengansegalakemungkinan yang bisadilakukandenganteknologi.

21. Concluding remarks • Dalammeningkatnyapengembanganpenelitian BMI harusdibarengidenganpemantauanetika yang berkelanjutandanpenangananmengenaipermasalahanidentitasdanotonomi personal.

22. DaftarPustaka • Vidal, JJ (1973). "Toward direct brain-computer communication". Annual review of biophysics and bioengineering2: 157–80. doi:10.1146/annurev.bb.02.060173.001105. PMID4583653. • J. Vidal (1977). "Real-Time Detection of Brain Events in EEG". IEEE Proceedings65 (5): 633–641. doi:10.1109/PROC.1977.10542 • 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 Society8 (2): 180–5. PMID10896180.