Riassunto:
L'intelligenza artificiale sta aprendo una nuova direzione di sviluppo per la tecnologia della visione bionica. I ricercatori dell’Università della California, Santa Barbara, dell’Istituto Federale Svizzero di Tecnologia di Zurigo e dell’Università Miguel Hernandez in Spagna hanno utilizzato la tecnologia di deep learning per migliorare il metodo di stimolazione elettrica degli impianti della corteccia visiva, consentendo al cervello di produrre percezione visiva in modo più preciso e con risparmio energetico. Si prevede che questa ricerca promuoverà lo sviluppo di una nuova generazione di occhi bionici, offrendo la possibilità di ripristinare la visione parziale alle persone cieche a causa di danni agli occhi o al nervo ottico.
Le protesi visive tradizionali cercano solitamente di catturare immagini esterne attraverso telecamere, per poi convertire le immagini in segnali elettrici per stimolare la retina o la corteccia visiva del cervello, consentendo all'utente di percepire punti luminosi o forme semplici. Tuttavia, i sistemi di visione sono molto più complessi dei normali display. Anche se segnali elettrici precisi vengono inviati a più elettrodi, l’esperienza visiva finale prodotta dal cervello potrebbe non corrispondere ai segnali di ingresso uno a uno. Gli elettrodi possono interagire tra loro e le risposte dei neuroni possono cambiare nel tempo e nello stato del cervello.
L'obiettivo di questa ricerca è risolvere la differenza tra i segnali di stimolazione elettrica e l'effettiva percezione visiva umana.
Il gruppo di ricerca ha condotto un esperimento umano in un ospedale in Spagna e il partecipante era un uomo di 27 anni. In precedenza aveva perso la vista a causa di un grave trauma cranico. I ricercatori hanno impiantato nella sua corteccia visiva una serie di elettrodi temporanei contenente 96 elettrodi in grado di inviare segnali elettrici direttamente all'area del cervello responsabile dell'elaborazione visiva.
Quando gli elettrodi stimolano la corteccia visiva, i partecipanti possono sperimentare un fenomeno visivo chiamato "fosfeni", in cui il cervello produce ancora la sensazione di lampi, punti luminosi o forme semplici anche quando nessuna luce esterna entra negli occhi. Questo fenomeno costituisce una base importante per la ricerca sulle protesi corticali visive, poiché dimostra che stimolando direttamente il cervello, è possibile produrre esperienze visive, in una certa misura, bypassando l'occhio danneggiato e il nervo ottico.
Per migliorare l'effetto della stimolazione, i ricercatori hanno addestrato una serie di reti neurali profonde per consentire all'intelligenza artificiale di apprendere la relazione tra le diverse modalità di stimolazione elettrica e le risposte neurali del cervello.
A differenza dei metodi tradizionali, questo sistema di intelligenza artificiale non solo analizza quali segnali vengono immessi dagli elettrodi, ma fa anche riferimento all'attività cerebrale a riposo registrata prima di ciascun test. Il cervello non è sempre nello stesso stato e anche l’utilizzo dello stesso stimolo elettrico può produrre risposte neurali diverse in momenti diversi. Incorporando questa attività di fondo nel modello, l’intelligenza artificiale è in grado di prevedere con maggiore precisione come il cervello risponderà a stimoli specifici e regolare di conseguenza il funzionamento degli elettrodi.
I risultati sperimentali mostrano che la modalità di stimolazione ottimizzata per l'intelligenza artificiale può attivare le risposte neurali target in modo più accurato e richiede una corrente inferiore. I ricercatori hanno anche scoperto che la registrazione diretta dell'attività cerebrale era in realtà migliore nel predire le esperienze visive finali dei partecipanti rispetto alla semplice osservazione dei parametri elettrici degli elettrodi.
Questa scoperta è di grande significato. Il pensiero ingegneristico tradizionale spesso tratta la corteccia visiva come uno schermo che può essere illuminato punto per punto tramite elettrodi e ritiene che la stimolazione di più elettrodi possa formare un'immagine più completa. Ma non è così. Ci sono interazioni tra gli elettrodi e anche le risposte neuronali fluttuano. I segnali elettrici immessi nel cervello non sono uguali a ciò che le persone vedono alla fine.
In questo esperimento, i ricercatori non solo hanno registrato l'attività neurale, ma hanno anche chiesto ai partecipanti di descrivere i punti luminosi che percepivano, comprese informazioni quali luminosità, dimensione, forma e colore. Queste esperienze visive soggettive combinate con registrazioni neurali oggettive forniscono una base di dati affinché l’intelligenza artificiale possa costruire modelli di stimolazione più accurati.
Ciò che è più degno di nota è che questo dispositivo impiantato ha la capacità di stimolare i neuroni e registrare le risposte neurali allo stesso tempo. Ciò significa che le future protesi visive non dovranno sempre funzionare secondo parametri fissi preimpostati, ma potranno osservare continuamente la risposta del cervello e quindi utilizzare l'intelligenza artificiale per regolare dinamicamente il piano di stimolazione.
Il leader della ricerca Michael Beyeler, professore all'Università della California, a Santa Barbara, ha affermato che una protesi visiva veramente utile non può basarsi su un programma di stimolazione fisso adatto a tutti, ma dovrebbe apprendere le caratteristiche di risposta del cervello di ogni persona e adattarsi continuamente in base alle differenze individuali. L'obiettivo finale è adattare il dispositivo al cervello dell'utente, anziché chiedere all'utente di adattarsi al dispositivo.
Questa tecnologia potrebbe un giorno aiutare le persone che hanno perso la vista a causa di malattie genetiche degli occhi, incidenti o malattie neurologiche. In particolare, coloro che una volta avevano una vista normale e successivamente sono diventati ciechi possono conservare un certo grado di esperienza visiva e le relative capacità di elaborazione neurale, quindi riacquistare una parte della vista potrebbe avere un significato speciale.
Tuttavia, i ricercatori hanno sottolineato che i risultati attuali sono ancora le prime prove del concetto, e c'è ancora molta strada da fare prima che possa davvero aiutare i non vedenti a ripristinare la loro vista quotidiana. Questo esperimento ha coinvolto un solo partecipante. Lo studio ha dimostrato che l’intelligenza artificiale può migliorare l’effetto della stimolazione elettrica della corteccia visiva in determinate condizioni, ma ciò non significa che il partecipante abbia ripristinato la vista normale.
Inoltre, i fosfeni attualmente prodotti tramite elettrodi sono ancora piuttosto limitati e il divario tra le scene complesse che l'occhio umano può percepire è enorme. La ricerca futura dovrà anche affrontare questioni quali come formare informazioni visive stabili, chiare e spazialmente continue e come consentire il funzionamento sicuro a lungo termine dei dispositivi impiantati.
I risultati di questa ricerca sono stati pubblicati sulla rivista Neuron il 7 agosto 2026. L'articolo è intitolato "Controllo dell'attività elettricamente evocata nella corteccia visiva umana basato sull'apprendimento profondo".
La svolta più importante di questa ricerca non è semplicemente aumentare il numero di elettrodi nella protesi visiva, ma utilizzare l'intelligenza artificiale per stabilire una connessione più precisa tra stimolazione elettrica, attività neurale ed esperienza visiva soggettiva. Con la continua integrazione dell’interfaccia cervello-computer e della tecnologia dell’intelligenza artificiale, i futuri occhi bionici potrebbero non essere più solo dispositivi elettronici che inviano segnali preimpostati al cervello, ma potranno gradualmente apprendere le risposte neurali uniche di ogni persona per ottenere una visione artificiale più personalizzata.
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