アラヤ
脳科学・神経科学の知見を基盤に、深層学習、エッジAI、自律AI、AIエージェントなどを研究開発。産業設備の高度化から医療・人間行動解析まで、多様な領域へAI技術を応用する
BMI(Brain-Machine Interface)およびBCI(Brain-Computer Interface)とは、脳の活動を計測・解析し、その情報を機械やコンピューターの操作に利用する技術。脳波などを体外から計測する非侵襲型と、脳内や脳表に電極を配置する侵襲型があり、用途に応じて情報量や身体への負担が異なる。脳活動から利用者の意図を推定し、文字入力、義手やロボットの操作、意思伝達などを実現する研究が進んでいる。近年は機械学習による信号解読の高度化に加え、麻痺のある人の発話や運動機能を補助する臨床研究が注目されている。また、脳への刺激を組み合わせ、神経機能の回復を支援する双方向型の研究もある。一方、脳信号の個人差、長期的な安定性、計測機器の安全性、学習に必要なデータ量などが課題となる。脳活動に関する情報は極めて機微性が高く、プライバシーと本人の意思を守る制度設計も不可欠
脳科学・神経科学の知見を基盤に、深層学習、エッジAI、自律AI、AIエージェントなどを研究開発。産業設備の高度化から医療・人間行動解析まで、多様な領域へAI技術を応用する
脳に埋め込む高密度電極と手術ロボットを開発。神経信号を解読し、重度麻痺患者によるコンピューターやロボットアームの操作を目指す
血管内埋め込み型電極「Stentrode」を開発。開頭手術を伴わずに脳の運動意図を取得し、重度麻痺患者のデジタル機器操作を支援する
脳表面に薄い電極アレイを配置する「Layer 7」を開発。神経信号を高密度で取得し、意思伝達やコンピューター操作への応用を目指す
脳内埋め込み型「Connexus BCI」を開発。多数の神経信号を高速に取得・解読し、発話が困難な人の意思を文字や合成音声に変換する
Utah Arrayなどの神経電極と信号取得システムを開発。脳信号を用いたカーソル操作、ロボットアーム制御、意思伝達の研究を支える
脊髄刺激技術「ARC Therapy」を開発。脳信号と脊髄刺激を連携させるARC-BCIにより、脊髄損傷後の運動機能回復を目指す
高性能脳波計測機器とBCIシステムを開発。運動イメージを脳波から読み取り、電気刺激と組み合わせる「recoveriX」などを展開する
慶應義塾大学発のBMI技術を応用したリハビリ機器を開発。脳波から運動意図を読み取り、麻痺した手指を動かす訓練を支援する
大阪大学発の技術を基盤に、ワイヤレス植込型BMI「wiBMI」を開発。脳信号を解読し、身体を動かせない人の意思伝達や機器操作を目指す