ABOUT THE SPEAKER
Miguel Nicolelis - Neuroscientist
Miguel Nicolelis explores the limits of the brain-machine interface.

Why you should listen

At the Nicolelis Laboratory at Duke University, Miguel Nicolelis is best known for pioneering studies in neuronal population coding, Brain Machine Interfaces (BMI) and neuroprosthetics in human patients and non-human primates.His lab's work was seen, famously though a bit too briefly, when a brain-controlled exoskeleton from his lab helped Juliano Pinto, a paraplegic man, kick the first ball at the 2014 World Cup.

But his lab is thinking even bigger. They've developed an integrative approach to studying neurological disorders, including Parkinsons disease and epilepsy. The approach, they hope, will allow the integration of molecular, cellular, systems and behavioral data in the same animal, producing a more complete understanding of the nature of the neurophysiological alterations associated with these disorders. He's the author of the books Beyond Boundaries and The Relativistic Brain.

Miguel was honored as one of Foreign Policy's 2015 Global Thinkers.

More profile about the speaker
Miguel Nicolelis | Speaker | TED.com
TEDMED 2012

Miguel Nicolelis: A monkey that controls a robot with its thoughts. No, really.

Miguel Nicolelis: Una scimmia che controlla un robot con il pensiero. Davvero.

Filmed:
1,315,130 views

Possiamo usare i nostri cervelli per controllare direttamente delle macchine -- senza un corpo che faccia da intermediario? Miguel Nicolelis parla di un esperimento sorprendente, in cui una scimmia negli Stati Uniti impara a controllare una scimmia avatar, e poi un robot in Giappone, col suo solo pensiero. La ricerca ha grandi implicazioni per le persone quadriplegiche -- e forse per tutti noi. (Girato a TEDMED 2012.)
- Neuroscientist
Miguel Nicolelis explores the limits of the brain-machine interface. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:16
The kindgenere of neuroscienceneuroscienza that I do and my colleaguescolleghi do
0
330
2851
Il tipo di neuroscienza che facciamo
io e i miei colleghi
00:19
is almostquasi like the weathermanWeatherman.
1
3181
2166
è come la meteorologia.
00:21
We are always chasingcaccia stormstempeste.
2
5347
3516
Siamo sempre a caccia di tempeste.
00:24
We want to see and measuremisurare stormstempeste -- brainstormsscambi di idee, that is.
3
8863
4883
Vogliamo vedere e misurare le tempeste --
le tempeste cerebrali.
00:29
And we all talk about brainstormsscambi di idee in our dailyquotidiano livesvite,
4
13746
2768
Tutti parliamo di tempeste di idee nelle nostre vite,
00:32
but we rarelyraramente see or listen to one.
5
16514
3450
ma è raro vederne o ascoltarne una.
00:35
So I always like to startinizio these talkstrattativa
6
19964
1634
Vorrei quindi iniziare questo talk
00:37
by actuallyin realtà introducingintroduzione you to one of them.
7
21598
2982
presentandovene una.
00:40
ActuallyIn realtà, the first time we recordedregistrato more than one neuronneurone --
8
24580
3427
La prima volta in cui abbiamo registrato
più di un neurone --
00:43
a hundredcentinaio braincervello cellscellule simultaneouslycontemporaneamente --
9
28007
2223
un centinaio di cellule cerebrali
allo stesso tempo --
00:46
we could measuremisurare the electricalelettrico sparksscintille
10
30230
2469
misurando la scintilla elettrica
00:48
of a hundredcentinaio cellscellule in the samestesso animalanimale,
11
32699
2680
di un centinaio di cellule dello stesso animale,
00:51
this is the first imageImmagine we got,
12
35379
1802
abbiamo ottenuto questa immagine,
00:53
the first 10 secondssecondi of this recordingregistrazione.
13
37181
2315
i primi 10 secondi di questa registrazione.
00:55
So we got a little snippetframmento of a thought,
14
39496
3351
Abbiamo ottenuto un piccolo frammento
di un pensiero
00:58
and we could see it in frontdavanti of us.
15
42847
2905
e potevamo vederlo davanti a noi.
01:01
I always tell the studentsstudenti
16
45752
1012
Dico sempre agli studenti
01:02
that we could alsoanche call neuroscientistsneuroscienziati some sortordinare of astronomerastronomo,
17
46764
4106
che noi neuroscienziati potremmo anche definirci una sorta di astronomi,
01:06
because we are dealingrapporti with a systemsistema
18
50870
1626
perché abbiamo a che fare con un sistema
01:08
that is only comparablecomparabile in termscondizioni of numbernumero of cellscellule
19
52496
2917
che è comparabile, in termini di cellule, soltanto
01:11
to the numbernumero of galaxiesgalassie that we have in the universeuniverso.
20
55413
2936
al numero di galassie nell'Universo.
01:14
And here we are, out of billionsmiliardi of neuronsneuroni,
21
58349
3030
Dei miliardi di neuroni che abbiamo,
01:17
just recordingregistrazione, 10 yearsanni agofa, a hundredcentinaio.
22
61379
2818
ne abbiamo registrati un centinaio, 10 anni fa.
01:20
We are doing a thousandmille now.
23
64197
1583
Ora siamo arrivati ad un migliaio.
01:21
And we hopesperanza to understandcapire something fundamentalfondamentale about our humanumano naturenatura.
24
65780
5400
Speriamo di capire qualcosa di fondamentale
sulla natura umana.
01:27
Because, if you don't know yetancora,
25
71180
1932
Perché, se ancora non lo sapete,
01:29
everything that we use to definedefinire what humanumano naturenatura is comesviene from these stormstempeste,
26
73112
5250
tutto ciò che usiamo per definire la natura umana
deriva da queste tempeste,
01:34
comesviene from these stormstempeste that rollrotolo over the hillscolline and valleysvalli of our brainsmente
27
78362
4651
che scorrazzano per le colline
e le valli dei nostri cervelli
01:38
and definedefinire our memoriesricordi, our beliefscredenze,
28
83013
3885
e definiscono i nostri ricordi, ciò in cui crediamo,
01:42
our feelingssentimenti, our planspiani for the futurefuturo.
29
86898
2700
i nostri sentimenti, i nostri progetti per il futuro.
01:45
Everything that we ever do,
30
89598
2398
Dietro a tutto ciò che facciamo,
01:47
everything that everyogni humanumano has ever donefatto, do or will do,
31
91996
5067
tutto ciò che ogni umano ha mai fatto, fa o farà,
01:52
requiresrichiede the toilfatica of populationspopolazioni of neuronsneuroni producingproduzione these kindstipi of stormstempeste.
32
97063
5434
ci sono popolazioni di neuroni
che producono questa sorta di tempeste.
01:58
And the soundsuono of a brainstormBrainstorm, if you've never heardsentito one,
33
102497
2483
Il suono di una tempesta cerebrale, se non l'avete
02:00
is somewhatpiuttosto like this.
34
104980
3349
mai sentito, somiglia un po' a questo.
02:04
You can put it louderpiù forte if you can.
35
108329
3146
Si può anche alzare il volume se si riesce.
02:07
My sonfiglio callschiamate this "makingfabbricazione popcornpopcorn while listeningascoltando to a badly-tunedmale-sintonizzati A.M. stationstazione."
36
111475
6403
Mio figlio lo chiama "fare i popcorn mentre si ascolta
una stazione radio AM mal sintonizzata."
02:13
This is a braincervello.
37
117878
1485
Questo è un cervello.
02:15
This is what happensaccade when you routeitinerario these electricalelettrico stormstempeste to a loudspeakeraltoparlante
38
119363
3434
Questo è ciò che succede quando si ascoltano
le tempeste elettriche con un altoparlante
02:18
and you listen to a hundredcentinaio braincervello cellscellule firingcottura,
39
122797
2866
e si ascoltano un centinaio
di cellule cerebrali accendersi;
02:21
your braincervello will soundsuono like this -- my braincervello, any braincervello.
40
125663
4622
il vostro cervello farà questo rumore --
il mio cervello, ogni cervello.
02:26
And what we want to do as neuroscientistsneuroscienziati in this time
41
130285
3762
Come neuroscienziati, in questo momento vogliamo
02:29
is to actuallyin realtà listen to these symphoniesSinfonie, these braincervello symphoniesSinfonie,
42
134047
5350
ascoltare queste sinfonie cerebrali,
02:35
and try to extractestratto from them the messagesmessaggi they carrytrasportare.
43
139397
3400
e cercare di estrarre il messaggio che portano con sé.
02:38
In particularparticolare, about 12 yearsanni agofa
44
142797
2851
In particolare, circa 12 anni fa
02:41
we createdcreato a preparationpreparazione that we nameddi nome brain-machinecervello-macchina interfacesinterfacce.
45
145648
3048
abbiamo creato un'interfaccia mente-macchina.
02:44
And you have a schemeschema here that describesdescrive how it workslavori.
46
148696
2702
Questo è uno schema che descrive come funziona.
02:47
The ideaidea is, let's have some sensorssensori that listen to these stormstempeste, this electricalelettrico firingcottura,
47
151398
5566
L'idea è: facciamo ascoltare ad alcuni sensori
queste tempeste, questa attività elettrica,
02:52
and see if you can, in the samestesso time that it takes
48
156964
3082
e vediamo se si può, nello stesso tempo in cui
02:55
for this stormtempesta to leavepartire the braincervello and reachraggiungere the legsgambe or the armsbraccia of an animalanimale --
49
160046
4969
questa tempesta lascia il cervello e raggiunge
le gambe o le braccia di un animale
03:00
about halfmetà a secondsecondo --
50
165015
2864
-- circa mezzo secondo --
03:03
let's see if we can readleggere these signalssegnali,
51
167879
2351
leggere questi segnali,
03:06
extractestratto the motoril motore messagesmessaggi that are embeddedinserito in it,
52
170230
3400
estrarre i messaggi motori
che veicolano,
03:09
translatetradurre it into digitaldigitale commandscomandi
53
173630
2272
tradurli in comandi digitali
03:11
and sendinviare it to an artificialartificiale devicedispositivo
54
175902
1886
e inviarli a un dispositivo artificiale
03:13
that will reproduceriprodurre the voluntaryvolontario motoril motore wheelruota of that braincervello in realvero time.
55
177788
5893
che riprodurrà in tempo reale il moto volontario
di quel cervello.
03:19
And see if we can measuremisurare how well we can translatetradurre that messagemessaggio
56
183681
3848
Vediamo di misurare quanto bene riusciamo
a tradurre quel messaggio
03:23
when we compareconfrontare to the way the bodycorpo does that.
57
187529
3518
rispetto a come lo fa il corpo.
03:26
And if we can actuallyin realtà providefornire feedbackrisposta,
58
191047
2866
Vediamo se possiamo produrre un feedback:
03:29
sensorysensoriale signalssegnali that go back from this roboticrobotica, mechanicalmeccanico, computationalcomputazionale actuatorattuatore
59
193913
5734
questo attuatore robotico, meccanico e di calcolo
03:35
that is now undersotto the controlcontrollo of the braincervello,
60
199647
2251
che è sotto il controllo del cervello,
03:37
back to the braincervello,
61
201898
1311
gli rimanda segnali sensoriali.
03:39
how the braincervello dealsofferte with that,
62
203209
2121
[Vediamo] come fa il cervello a gestire il fatto di
03:41
of receivingricevente messagesmessaggi from an artificialartificiale piecepezzo of machinerymacchinario.
63
205330
4901
ricevere messaggi da una macchina artificiale.
03:46
And that's exactlydi preciso what we did 10 yearsanni agofa.
64
210231
2321
È ciò che abbiamo fatto 10 anni fa.
03:48
We startediniziato with a superstarSuperstar monkeyscimmia calledchiamato AuroraAurora
65
212552
2961
Abbiamo iniziato con una scimmia,
di nome Aurora,
03:51
that becamedivenne one of the superstarsSuperstar of this fieldcampo.
66
215513
2468
che è diventata una superstar del settore.
03:53
And AuroraAurora likedè piaciuto to playgiocare videovideo gamesi giochi.
67
217981
2299
Ad Aurora piacevano i video game.
03:56
As you can see here,
68
220280
1373
Come potete vedere qui,
03:57
she likespiace to use a joysticktelecomando da gioco, like any one of us, any of our kidsbambini, to playgiocare this gamegioco.
69
221653
4944
le piace usare il joystick per giocare,
come a noi, ai nostri figli.
04:02
And as a good primatePrimate, she even triescerca to cheatCheat before she getsprende the right answerrisposta.
70
226597
4671
E da buon primate, cerca anche di imbrogliare
prima di dare la risposta giusta.
04:07
So even before a targetbersaglio appearsappare that she's supposedipotetico to crossattraversare
71
231268
4283
Prima che appaia un bersaglio
che lei deve intercettare
04:11
with the cursorcursore that she's controllingcontrollo with this joysticktelecomando da gioco,
72
235551
2850
con il cursore che controlla con il joystick,
04:14
AuroraAurora is tryingprovare to find the targetbersaglio, no matterimporta where it is.
73
238401
3951
Aurora cerca di trovare il bersaglio,
non importa dove sia.
04:18
And if she's doing that,
74
242352
1469
E se lo fa,
04:19
because everyogni time she crossesCroci that targetbersaglio with the little cursorcursore,
75
243821
3314
è perché ogni volta che intercetta un bersaglio
con il piccolo cursore,
04:23
she getsprende a dropfar cadere of BrazilianBrasiliano orangearancia juicesucco.
76
247135
2950
ottiene un sorso di succo d'arancia brasiliano.
04:25
And I can tell you, any monkeyscimmia will do anything for you
77
250085
2950
Vi assicuro: qualsiasi scimmia farebbe
qualsiasi cosa per voi
04:28
if you get a little dropfar cadere of BrazilianBrasiliano orangearancia juicesucco.
78
253035
3100
per un sorso di succo d'arancia brasiliano.
04:32
ActuallyIn realtà any primatePrimate will do that.
79
256135
2731
A dire il vero, ogni primate lo farebbe.
04:34
Think about that.
80
258866
1334
Pensateci.
04:36
Well, while AuroraAurora was playinggiocando this gamegioco, as you saw,
81
260200
3400
Mentre Aurora giocava, come avete visto,
04:39
and doing a thousandmille trialsprove a day
82
263600
2435
e faceva un migliaio di tentativi al giorno
04:41
and gettingottenere 97 percentper cento correctcorretta and 350 millilitersmillilitri of orangearancia juicesucco,
83
266035
3883
vincendo nel 97% dei casi e ottenendo 350 millilitri
di succo d'arancia,
04:45
we are recordingregistrazione the brainstormsscambi di idee that are producedprodotta in her headcapo
84
269918
3399
noi registravamo le tempeste cerebrali
prodotte nella sua testa
04:49
and sendinginvio them to a roboticrobotica armbraccio
85
273317
1647
e le inviavamo a un braccio robotico
04:50
that was learningapprendimento to reproduceriprodurre the movementsmovimenti that AuroraAurora was makingfabbricazione.
86
274964
3871
che imparava a riprodurre i movimenti
che Aurora stava facendo.
04:54
Because the ideaidea was to actuallyin realtà turnturno on this brain-machinecervello-macchina interfaceinterfaccia
87
278835
3783
L'idea era di accendere questa
interfaccia neurale
04:58
and have AuroraAurora playgiocare the gamegioco just by thinkingpensiero,
88
282618
4700
e far giocare Aurora con il solo pensiero,
05:03
withoutsenza interferenceinterferenza of her bodycorpo.
89
287318
2617
senza che il suo corpo si intromettesse.
05:05
Her brainstormsscambi di idee would controlcontrollo an armbraccio
90
289935
2916
Le sue tempeste cerebrali
avrebbero controllato un braccio
05:08
that would movemossa the cursorcursore and crossattraversare the targetbersaglio.
91
292851
2709
per muovere il cursore e intercettare il bersaglio.
05:11
And to our shockshock, that's exactlydi preciso what AuroraAurora did.
92
295560
3191
E, con nostra sorpresa,
questo è esattamente ciò che Aurora ha fatto.
05:14
She playedgiocato the gamegioco withoutsenza movingin movimento her bodycorpo.
93
298751
4200
Ha giocato senza muovere il suo corpo.
05:18
So everyogni trajectorytraiettoria that you see of the cursorcursore now,
94
302951
2237
Ogni traiettoria del cursore che potete vedere ora,
05:21
this is the exactesatto first momentmomento she got that.
95
305188
3212
corrisponde all'esatto momento in cui lo ha fatto lei.
05:24
That's the exactesatto first momentmomento
96
308400
1784
È il momento in cui
05:26
a braincervello intentionIntenzione was liberatedliberato from the physicalfisico domainsdomini of a bodycorpo of a primatePrimate
97
310184
6767
l'intenzione di un cervello è stata liberata dal
vincolo fisico del corpo di un primate
05:32
and could actatto outsideal di fuori, in that outsideal di fuori worldmondo,
98
316951
3700
e ha potuto agire all'esterno,
nel mondo esterno,
05:36
just by controllingcontrollo an artificialartificiale devicedispositivo.
99
320651
2966
solo controllando un dispositivo artificiale.
05:39
And AuroraAurora kepttenere playinggiocando the gamegioco, kepttenere findingscoperta the little targetbersaglio
100
323617
4917
Aurora ha continuato a giocare,
a trovare il piccolo obiettivo
05:44
and gettingottenere the orangearancia juicesucco that she wanted to get, that she cravedagognato for.
101
328534
3917
e a ottenere il succo di arancia per cui andava matta.
05:48
Well, she did that because she, at that time, had acquiredacquisito a newnuovo armbraccio.
102
332451
6701
Lo faceva perché aveva acquisito un nuovo braccio.
05:55
The roboticrobotica armbraccio that you see movingin movimento here 30 daysgiorni laterdopo,
103
339152
2963
Il braccio robotico che vedete muoversi,
30 giorni dopo,
05:58
after the first videovideo that I showedha mostrato to you,
104
342115
2686
dopo il video che vi ho mostrato prima,
06:00
is undersotto the controlcontrollo of Aurora'sDi Aurora braincervello
105
344801
2650
è sotto il controllo del cervello di Aurora
06:03
and is movingin movimento the cursorcursore to get to the targetbersaglio.
106
347451
3168
che sta muovendo il cursore per colpire l'obiettivo.
06:06
And AuroraAurora now knowsconosce that she can playgiocare the gamegioco with this roboticrobotica armbraccio,
107
350619
3899
Aurora sa che ora può giocare
con il suo braccio robotico,
06:10
but she has not lostperduto the abilitycapacità to use her biologicalbiologico armsbraccia to do what she pleasespiace a.
108
354518
5716
ma non ha perso l'abilità di usare il suo
braccio biologico per fare ciò che vuole.
06:16
She can scratchgraffiare her back, she can scratchgraffiare one of us, she can playgiocare anotherun altro gamegioco.
109
360234
4067
Può grattarsi la schiena, può grattare uno di noi,
può giocare a un altro gioco.
06:20
By all purposesscopi and meanssi intende,
110
364301
1600
Sotto ogni profilo,
06:21
Aurora'sDi Aurora braincervello has incorporatedincorporato that artificialartificiale devicedispositivo
111
365901
4116
il cervello di Aurora ha incorporato
quel dispositivo artificiale
06:25
as an extensionestensione of her bodycorpo.
112
370017
2750
come un'estensione del suo corpo.
06:28
The modelmodello of the selfse stesso that AuroraAurora had in her mindmente
113
372767
3533
Il modello di sé che Aurora aveva in mente
06:32
has been expandedallargato to get one more armbraccio.
114
376300
4084
è stato esteso fino ad includere un braccio in più.
06:36
Well, we did that 10 yearsanni agofa.
115
380384
2350
Tutto questo comunque, risale a 10 anni fa.
06:38
Just fastveloce forwardinoltrare 10 yearsanni.
116
382734
2833
Andiamo avanti di 10 anni.
06:41
Just last yearanno we realizedrealizzato that you don't even need to have a roboticrobotica devicedispositivo.
117
385567
4983
L'anno scorso abbiamo capito che non c'è neanche
bisogno di un dispositivo robotico.
06:46
You can just buildcostruire a computationalcomputazionale bodycorpo, an avataravatar, a monkeyscimmia avataravatar.
118
390550
5484
Si può costruire un corpo al computer,
un avatar, una scimmia avatar.
06:51
And you can actuallyin realtà use it for our monkeysscimmie to eithero interactinteragire with them,
119
396034
4250
E lo si può usare per interagire con le nostre scimmie,
06:56
or you can traintreno them to assumeassumere in a virtualvirtuale worldmondo
120
400284
4439
o si possono addestrare le scimmie
ad assumere nel mondo virtuale
07:00
the first-personprima persona perspectiveprospettiva of that avataravatar
121
404723
3044
la prospettiva personale di quell'avatar
07:03
and use her braincervello activityattività to controlcontrollo the movementsmovimenti of the avatar'sdi avatar armsbraccia or legsgambe.
122
407767
5651
e usare la loro attività cerebrale per controllare
i movimenti degli arti dell'avatar.
07:09
And what we did basicallyfondamentalmente was to traintreno the animalsanimali
123
413418
2766
Abbiamo addestrato gli animali
07:12
to learnimparare how to controlcontrollo these avatarsAvatar
124
416184
3050
a controllare questi avatar
07:15
and exploreEsplorare objectsoggetti that appearapparire in the virtualvirtuale worldmondo.
125
419234
3899
e a esplorare gli oggetti del mondo virtuale.
07:19
And these objectsoggetti are visuallyvisivamente identicalidentico,
126
423133
2301
Questi oggetti sono visivamente identici,
07:21
but when the avataravatar crossesCroci the surfacesuperficie of these objectsoggetti,
127
425434
3883
ma quando l'avatar attraversa
la superficie di questi oggetti
07:25
they sendinviare an electricalelettrico messagemessaggio that is proportionalproporzionale to the microtactilemicrotactile texturestruttura of the objectoggetto
128
429317
6400
essi inviano un messaggio elettrico che è
proporzionale alla consistenza dell'oggetto
07:31
that goesva back directlydirettamente to the monkey'sdi scimmia braincervello,
129
435717
4016
che ritorna direttamente
al cervello della scimmia,
07:35
informinginformando the braincervello what it is the avataravatar is touchingtoccante.
130
439733
5052
comunicando al cervello cosa l'avatar sta toccando.
07:40
And in just fourquattro weekssettimane, the braincervello learnsImpara to processprocesso this newnuovo sensationsensazione
131
444785
4765
In sole 4 settimane, il cervello impara a
gestire questa sensazione
07:45
and acquiresAcquista a newnuovo sensorysensoriale pathwaysentiero -- like a newnuovo sensesenso.
132
449550
6434
e acquisisce una nuova via sensoriale --
una specie di nuovo senso.
07:51
And you trulyveramente liberateliberare the braincervello now
133
455984
2416
E così liberi davvero il cervello
07:54
because you are allowingpermettendo the braincervello to sendinviare motoril motore commandscomandi to movemossa this avataravatar.
134
458400
4384
perché gli permetti di inviare comandi
motori per muovere l'avatar.
07:58
And the feedbackrisposta that comesviene from the avataravatar is beingessere processedelaborati directlydirettamente by the braincervello
135
462784
5000
Il feedback che deriva dall'avatar
è gestito dal cervello
08:03
withoutsenza the interferenceinterferenza of the skinpelle.
136
467784
2433
senza l'interferenza della pelle.
08:06
So what you see here is this is the designdesign of the taskcompito.
137
470217
2534
Quello che vedete è il progetto del lavoro.
08:08
You're going to see an animalanimale basicallyfondamentalmente touchingtoccante these threetre targetsobiettivi.
138
472751
4250
Vedrete un animale toccare questi tre obiettivi.
08:12
And he has to selectselezionare one because only one carriestrasporta the rewardricompensa,
139
477001
4349
Ne deve scegliere uno, perché solo uno
gli darà il premio,
08:17
the orangearancia juicesucco that they want to get.
140
481350
1867
il succo di arancia desiderato.
08:19
And he has to selectselezionare it by touchtoccare usingutilizzando a virtualvirtuale armbraccio, an armbraccio that doesn't existesistere.
141
483217
5633
Deve selezionarlo toccandolo con
un braccio virtuale, un braccio che non esiste.
08:24
And that's exactlydi preciso what they do.
142
488850
2000
E questo è esattamente ciò che fanno.
08:26
This is a completecompletare liberationliberazione of the braincervello
143
490850
3435
È una completa liberazione del cervello
08:30
from the physicalfisico constraintsvincoli of the bodycorpo and the motoril motore in a perceptualpercettivo taskcompito.
144
494285
4282
dai vincoli fisici del corpo
durante un compito percettivo.
08:34
The animalanimale is controllingcontrollo the avataravatar to touchtoccare the targetsobiettivi.
145
498567
4167
L'animale controlla l'avatar
che tocca l'obiettivo.
08:38
And he's sensingsensing the texturestruttura by receivingricevente an electricalelettrico messagemessaggio directlydirettamente in the braincervello.
146
502734
5651
Percepisce la consistenza ricevendo
un messaggio elettrico al cervello.
08:44
And the braincervello is decidingdecidere what is the texturestruttura associatedassociato with the rewardricompensa.
147
508385
3883
Il cervello decide qual è la consistenza
associata al premio.
08:48
The legendsleggende that you see in the moviefilm don't appearapparire for the monkeyscimmia.
148
512268
3832
Le legende che vedete nel video
non appaiono alla scimmia.
08:52
And by the way, they don't readleggere EnglishInglese anywaycomunque,
149
516100
2484
E comunque loro non leggerebbero l'inglese,
08:54
so they are here just for you to know that the correctcorretta targetbersaglio is shiftingmutevole positionposizione.
150
518584
5216
quindi servono solo a voi per sapere
che l'obiettivo corretto si sta spostando.
08:59
And yetancora, they can find them by tactiletattile discriminationdiscriminazione,
151
523800
3934
Ma loro riescono a trovarlo attraverso
le differenze tattili,
09:03
and they can pressstampa it and selectselezionare it.
152
527734
3217
e possono premere e selezionarlo.
09:06
So when we look at the brainsmente of these animalsanimali,
153
530951
2682
Se guardiamo i cervelli di questi animali,
09:09
on the topsuperiore panelpannello you see the alignmentallineamento of 125 cellscellule
154
533633
3667
nella figura in alto vediamo
l'allineamento di 125 cellule;
09:13
showingmostrando what happensaccade with the braincervello activityattività, the electricalelettrico stormstempeste,
155
537300
4201
vediamo cosa succede all'attività cerebrale,
alle tempeste elettriche,
09:17
of this samplecampione of neuronsneuroni in the braincervello
156
541501
2067
di questo campione di neuroni del cervello
09:19
when the animalanimale is usingutilizzando a joysticktelecomando da gioco.
157
543568
2116
quando l'animale sta usando un joystick.
09:21
And that's a pictureimmagine that everyogni neurophysiologistneurofisiologo knowsconosce.
158
545684
2600
Questa è una figura che tutti
i neurofisiologi conoscono.
09:24
The basicdi base alignmentallineamento showsSpettacoli that these cellscellule are codingcodifica for all possiblepossibile directionsindicazioni.
159
548284
5183
L'allineamento di base mostra che queste cellule
stanno codificando per tutte le direzioni possibili.
09:29
The bottomparte inferiore pictureimmagine is what happensaccade when the bodycorpo stopsfermate movingin movimento
160
553467
5683
La figura in basso mostra cosa succede quando
il corpo smette di muoversi
09:35
and the animalanimale startsinizia controllingcontrollo eithero a roboticrobotica devicedispositivo or a computationalcomputazionale avataravatar.
161
559150
6134
e l'animale inizia a controllare o un dispositivo
robotico o un avatar computazionale.
09:41
As fastveloce as we can resetReset our computerscomputer,
162
565284
3066
Nel tempo in cui riavviamo i nostri computer,
09:44
the braincervello activityattività shiftsturni to startinizio representingche rappresentano this newnuovo toolstrumento,
163
568350
5818
l'attività del cervello cambia per inziare
a rappresentare questo nuovo strumento,
09:50
as if this too was a partparte of that primate'sPrimate bodycorpo.
164
574168
5250
come se fosse
una parte del corpo del primate.
09:55
The braincervello is assimilatingassimilando that too, as fastveloce as we can measuremisurare.
165
579418
4715
Anche il cervello lo sta assimilando, tanto velocemente quanto noi riusciamo a misurarlo.
10:00
So that suggestssuggerisce to us that our sensesenso of selfse stesso
166
584133
3618
Questo ci suggerisce che
il nostro senso del sé
10:03
does not endfine at the last layerstrato of the epitheliumepitelio of our bodiescorpi,
167
587751
4150
non finisce all'ultimo strato
di epitelio dei nostri corpi,
10:07
but it endsestremità at the last layerstrato of electronselettroni of the toolsutensili that we're commandingal comando with our brainsmente.
168
591901
5718
ma all'ultimo livello di elettroni dello strumento
che stiamo comandando con i nostri cervelli.
10:13
Our violinsviolini, our carsautomobili, our bicyclesbiciclette, our soccercalcio ballspalle, our clothingcapi di abbigliamento --
169
597619
4764
I nostri violini, auto, biciclette,
palloni da calcio, vestiti --
10:18
they all becomediventare assimilatedassimilato by this voraciousvorace, amazingStupefacente, dynamicdinamico systemsistema calledchiamato the braincervello.
170
602383
6851
vengono assimilati da questo sistema vorace,
sorprendente e dinamico chiamato cervello.
10:25
How farlontano can we take it?
171
609234
1699
Quanto in là possiamo spingerci?
10:26
Well, in an experimentsperimentare that we rancorse a fewpochi yearsanni agofa, we tookha preso this to the limitlimite.
172
610933
4218
In un esperimento di qualche anno fa,
lo abbiamo portato al limite.
10:31
We had an animalanimale runningin esecuzione on a treadmilltapis roulant
173
615151
2482
Un animale correva su un tapis roulant
10:33
at DukeDuca UniversityUniversità on the EastEast CoastCosta of the UnitedUniti d'America StatesStati,
174
617633
2267
alla Duke University, costa est degli USA,
10:35
producingproduzione the brainstormsscambi di idee necessarynecessario to movemossa.
175
619900
2700
producendo le tempeste cerebrali
utili per muoversi.
10:38
And we had a roboticrobotica devicedispositivo, a humanoidumanoide robotrobot,
176
622600
4091
C'era un dispositivo robotico, un androide,
10:42
in KyotoKyoto, JapanGiappone at ATRATR LaboratoriesLaboratori
177
626691
2394
a Kyoto, Giappone, ai laboratori ATR
10:44
that was dreamingsognare its entireintero life to be controlledcontrollata by a braincervello,
178
629085
6094
che sognava di essere controllato
da un cervello,
10:51
a humanumano braincervello, or a primatePrimate braincervello.
179
635179
3273
umano o di un primate.
10:54
What happensaccade here is that the braincervello activityattività that generatedgenerato the movementsmovimenti in the monkeyscimmia
180
638452
4598
In questo caso l'attività del cervello che
generava i movimenti della scimmia
10:58
was transmittedtrasmessa to JapanGiappone and madefatto this robotrobot walkcamminare
181
643050
3467
veniva trasmessa in Giappone
e faceva camminare questo robot
11:02
while footagemetraggio of this walkinga passeggio was sentinviato back to DukeDuca,
182
646517
4067
e il filmato della camminata
veniva inviato alla Duke
11:06
so that the monkeyscimmia could see the legsgambe of this robotrobot walkinga passeggio in frontdavanti of her.
183
650584
5233
in modo che la scimmia potesse vedere
le gambe del robot camminare davanti a lei.
11:11
So she could be rewardedpremiati, not by what her bodycorpo was doing
184
655817
4067
Così poteva essere premiata, non per ciò
che il suo corpo stava facendo
11:15
but for everyogni correctcorretta steppasso of the robotrobot on the other sidelato of the planetpianeta
185
659884
4961
ma per ogni passo corretto del robot
dall'altra parte del pianeta
11:20
controlledcontrollata by her braincervello activityattività.
186
664845
2609
controllato dalla sua attività cerebrale.
11:23
FunnyDivertente thing, that roundil giro tripviaggio around the globeglobo tookha preso 20 millisecondsmillisecondi lessDi meno
187
667454
7118
È curioso che questo viaggio per il mondo
abbia impiegato 20 millisecondi in meno
11:30
than it takes for that brainstormBrainstorm to leavepartire its headcapo, the headcapo of the monkeyscimmia,
188
674572
4150
di quanto impieghi la tempesta cerebrale
a lasciare la testa della scimma
11:34
and reachraggiungere its ownproprio musclemuscolo.
189
678722
3870
e a raggiungere il suo muscolo.
11:38
The monkeyscimmia was movingin movimento a robotrobot that was sixsei timesvolte biggerpiù grande, acrossattraverso the planetpianeta.
190
682592
6030
La scimmia muoveva un robot 6 volte la sua stazza,
dall'altra parte del pianeta.
11:44
This is one of the experimentsesperimenti in whichquale that robotrobot was ablecapace to walkcamminare autonomouslyautonomamente.
191
688622
6400
Questo è uno degli esperimenti in cui quel robot
è riuscito a camminare da solo.
11:50
This is CBCB1 fulfillingadempiendo its dreamsognare in JapanGiappone
192
695022
5267
Questo è CB1 che realizza il suo sogno in Giappone,
11:56
undersotto the controlcontrollo of the braincervello activityattività of a primatePrimate.
193
700289
3700
sotto il controllo del cervello di un primate.
11:59
So where are we takingpresa all this?
194
703989
1989
Dove stiamo portando tutto questo?
12:01
What are we going to do with all this researchricerca,
195
705978
2343
Cosa facciamo di tutta questa ricerca,
12:04
besidesinoltre studyingstudiando the propertiesproprietà of this dynamicdinamico universeuniverso that we have betweenfra our earsorecchie?
196
708321
5668
oltre a studiare le proprietà di questo universo
dinamico che abbiamo tra le orecchie?
12:09
Well the ideaidea is to take all this knowledgeconoscenza and technologytecnologia
197
713989
4833
L'idea è di prendere tutta
questa conoscenza e tecnologia
12:14
and try to restoreristabilire one of the mostmaggior parte severegrave neurologicalneurologico problemsi problemi that we have in the worldmondo.
198
718822
5484
e cercare di risolvere uno dei problemi
neurologici più seri al mondo.
12:20
MillionsMilioni of people have lostperduto the abilitycapacità to translatetradurre these brainstormsscambi di idee
199
724306
4583
Milioni di persone hanno perso l'abilità
di tradurre queste tempeste cerebrali
12:24
into actionazione, into movementmovimento.
200
728889
2116
in azioni e movimenti.
12:26
AlthoughAnche se theirloro brainsmente continueContinua to produceprodurre those stormstempeste and codecodice for movementsmovimenti,
201
731005
5234
Sebbene i loro cervelli continuino a produrre
queste tempeste e a codificarne i movimenti,
12:32
they cannotnon può crossattraversare a barrierbarriera that was createdcreato by a lesionlesione on the spinalspinale cordcordone.
202
736239
5167
non possono attraversare la barriera creata
da una lesione al modollo spinale.
12:37
So our ideaidea is to createcreare a bypassbypass,
203
741406
2450
La nostra idea è di oltrepassarla,
12:39
is to use these brain-machinecervello-macchina interfacesinterfacce to readleggere these signalssegnali,
204
743856
4032
usare le interfacce neurali
per leggere questi segnali,
12:43
larger-scalescala ingrandita brainstormsscambi di idee that containcontenere the desiredesiderio to movemossa again,
205
747888
4050
le tempeste cerebrali di più larga scala
che contengono il desiderio di muoversi di nuovo,
12:47
bypassbypass the lesionlesione usingutilizzando computationalcomputazionale microengineeringMicrotecnica
206
751938
3969
di scavalcare la lesione, con la
microingegneria computazionale
12:51
and sendinviare it to a newnuovo bodycorpo, a wholetotale bodycorpo calledchiamato an exoskeletonesoscheletro,
207
755907
7114
e inviare i segnali a un nuovo corpo,
un esoscheletro,
12:58
a wholetotale roboticrobotica suitcompleto da uomo that will becomediventare the newnuovo bodycorpo of these patientspazienti.
208
763021
5567
un vestito robotico che diventerà
il nuovo corpo di questi pazienti.
13:04
And you can see an imageImmagine producedprodotta by this consortiumConsorzio.
209
768588
4126
Potete vedere un'immagine prodotta
da questo consorzio.
13:08
This is a nonprofitsenza scopo di lucro consortiumConsorzio calledchiamato the WalkA piedi Again ProjectProgetto
210
772714
4059
È un consorzio non profit chiamato
Walk Again Project
13:12
that is puttingmettendo togetherinsieme scientistsscienziati from EuropeEuropa,
211
776773
2783
che sta mettendo insieme scienziati
dall'Europa,
13:15
from here in the UnitedUniti d'America StatesStati, and in BrazilBrasile
212
779556
1865
dagli Stati Uniti e dal Brasile
13:17
togetherinsieme to work to actuallyin realtà get this newnuovo bodycorpo builtcostruito --
213
781421
4517
per lavorare alla costruzione
di questo nuovo corpo --
13:21
a bodycorpo that we believe, throughattraverso the samestesso plasticplastica mechanismsmeccanismi
214
785938
3334
un corpo che, crediamo, attraverso gli stessi
meccanismi plastici
13:25
that allowpermettere AuroraAurora and other monkeysscimmie to use these toolsutensili throughattraverso a brain-machinecervello-macchina interfaceinterfaccia
215
789272
5802
che permettono ad Aurora ed altre scimmie
di usare questi strumenti con un'interfaccia neurale,
13:30
and that allowsconsente us to incorporateincorporare the toolsutensili that we produceprodurre and use in our dailyquotidiano life.
216
795074
5630
e a noi di incorporare gli strumenti che
produciamo e usiamo nella nostra vita,
13:36
This samestesso mechanismmeccanismo, we hopesperanza, will allowpermettere these patientspazienti,
217
800704
3684
speriamo che permettano a questi pazienti, attraverso gli stessi meccanismi,
13:40
not only to imagineimmaginare again the movementsmovimenti that they want to make
218
804388
3768
non solo di immaginare i movimenti
che vogliono fare
13:44
and translatetradurre them into movementsmovimenti of this newnuovo bodycorpo,
219
808156
3207
e tradurli in movimenti di questo nuovo corpo,
13:47
but for this bodycorpo to be assimilatedassimilato as the newnuovo bodycorpo that the braincervello controlscontrolli.
220
811363
6758
ma anche di assimilare questo nuovo corpo
come controllato dal cervello.
13:54
So I was told about 10 yearsanni agofa
221
818121
3851
10 anni fa mi è stato detto
13:57
that this would never happenaccadere, that this was closevicino to impossibleimpossibile.
222
821972
5066
che questo non sarebbe mai successo,
che sarebbe stato quasi impossibile.
14:02
And I can only tell you that as a scientistscienziato,
223
827038
2451
Posso dire che, come scienziato,
14:05
I grewè cresciuto up in southernmeridionale BrazilBrasile in the mid-'metà'60s
224
829489
2986
sono cresciuto in Brasile a metà degli anni '60
14:08
watchingGuardando a fewpochi crazypazzo guys tellingraccontare [us] that they would go to the MoonLuna.
225
832475
5048
guardando un gruppo di matti che ci prometteva di andare sulla Luna.
14:13
And I was fivecinque yearsanni oldvecchio,
226
837523
1461
Avevo 5 anni,
14:14
and I never understoodinteso why NASANASA didn't hireassumere CaptainCapitano KirkKirk and SpockSpock to do the joblavoro;
227
838984
4240
e non capivo perché la NASA non avesse assunto
per quel lavoro il capitano Kirk e Spock
14:19
after all, they were very proficientcompetente --
228
843224
2432
-- dopotutto, erano esperti --
14:21
but just seeingvedendo that as a kidragazzo
229
845656
3450
ma vederlo da bambino
14:25
madefatto me believe, as my grandmothernonna used to tell me,
230
849106
2985
mi ha fatto credere, come
mi diceva mia nonna,
14:27
that "impossibleimpossibile is just the possiblepossibile
231
852091
1845
che "l'impossibile è solo il possibile
14:29
that someonequalcuno has not put in enoughabbastanza effortsforzo to make it come truevero."
232
853936
3904
che qualcuno non si è sforzato
abbastanza di far diventare vero."
14:33
So they told me that it's impossibleimpossibile to make someonequalcuno walkcamminare.
233
857840
3799
Mi è stato detto che è impossibile
far camminare qualcuno:
14:37
I think I'm going to followSeguire my grandmother'sdella nonna adviceconsigli.
234
861639
3251
be', credo che seguirò il consiglio di mia nonna.
14:40
Thank you.
235
864890
1450
Grazie.
14:42
(ApplauseApplausi)
236
866340
8029
(Applausi)
Translated by Silvia Colombo
Reviewed by Fabio Tabarroni Antonini

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ABOUT THE SPEAKER
Miguel Nicolelis - Neuroscientist
Miguel Nicolelis explores the limits of the brain-machine interface.

Why you should listen

At the Nicolelis Laboratory at Duke University, Miguel Nicolelis is best known for pioneering studies in neuronal population coding, Brain Machine Interfaces (BMI) and neuroprosthetics in human patients and non-human primates.His lab's work was seen, famously though a bit too briefly, when a brain-controlled exoskeleton from his lab helped Juliano Pinto, a paraplegic man, kick the first ball at the 2014 World Cup.

But his lab is thinking even bigger. They've developed an integrative approach to studying neurological disorders, including Parkinsons disease and epilepsy. The approach, they hope, will allow the integration of molecular, cellular, systems and behavioral data in the same animal, producing a more complete understanding of the nature of the neurophysiological alterations associated with these disorders. He's the author of the books Beyond Boundaries and The Relativistic Brain.

Miguel was honored as one of Foreign Policy's 2015 Global Thinkers.

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Miguel Nicolelis | Speaker | TED.com

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