Onderzoek, ontwikkeling en innovatie

Hoe AI kan helpen om blinde mensen weer te laten zien

Wetenschappers zijn bezig met het ontwikkelen van implantaten in de hersenen waarmee blinde mensen weer een beetje kunnen zien, bijvoorbeeld een patroon van een tram of een fietser. Het promotieonderzoek van Jaap de Ruyter de Steveninck van het Donders Instituut aan de Radboud Universiteit helpt bij deze ontwikkeling door gebruik te maken van AI en deep learning.

‘Visuele neuroprotheses zijn een veelbelovende ontwikkeling’, legt de neurowetenschapper uit. ‘Met elektrische stimulatie in de visuele hersengebieden kan een hele basale vorm van zicht bij personen met blindheid hersteld worden.’ In de praktijk komt dat neer op een camera op het lijf van de blinde persoon die de omgeving registreert. Intelligente software versimpelt de omgeving met AI, waarna de hersenen van de blinde persoon zodanig gestimuleerd worden dat er lichtpuntjes ‘te zien zijn’. Op dit moment zijn dat nog maar enkele lichtpuntjes, maar in de toekomst zijn het er misschien genoeg om bijvoorbeeld te omtrek van objecten te tonen: hopelijk een tram, of een fietser, oftewel de meest relevante zaken die je bijvoorbeeld op straat tegenkomt. 

Deep learning
De Ruyter de Steveninck bekeek in zijn onderzoek met VR-simulaties en deep learning wat de bruikbaarheid kan zijn van dit basale zicht: hebben mensen die niks zien daar echt wat aan? Ook bekeek hij hoe de simulaties geoptimaliseerd konden worden. ‘We keken wat er gebeurde met veel lichtpuntjes – waar je dan ook weer veel elektroden in de hersenen voor nodig hebt – en met minder puntjes. Ook gaven we ziende personen een VR-bril met zo’n lichtpuntjessimulatie en gaven we ze de opdracht om door een ruimte met obstakels te lopen.’ De onderzoeker keek welke algoritmes het beste werkten om de omgevingsweergave zo goed mogelijk te krijgen. Ook bekeek hij of het testen met proefpersonen geautomatiseerd kon worden door AI te gebruiken. Dat bleek zo te zijn. ‘AI kan gebruikt worden om deze simulaties te testen en biedt daarmee mogelijkheden om sneller te optimaliseren. Echte proefpersonen blijven belangrijk, maar hierdoor kan het proces om de beste simulatie te creëren in de toekomst een stuk eenvoudiger en sneller.’


Meer nieuws over Onderzoek, ontwikkeling en innovatie