Neuroenhancement in Military Personnel: Conceptual and Methodological Promises and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Military personnel are subjected to prolonged operations in harsh and undesirable conditions characterized by severe environmental exposures, resource scarcity, and physical and mental encumbrance. Prolonged military operations under these conditions can degrade the already limited perceptual, cognitive, and emotional resources necessary to sustain performance on mission-related tasks. The complex multi-domain operations of the future battlespace are expected to further increase demands at even the lowest levels of the military echelon. These demands will be characterized with increasingly prolonged operations of small units in austere environments with limited resupply and degraded technological capabilities. It is therefore critical to identify new training and technological approaches to enable sustained, optimized, and/or enhanced performance of military personnel. Research in the international defence science community, academia, and industry has developed several promising neuroscientific strategies for pursuing this goal, including neuromodulatory and neurofeedback techniques. The present paper reviews the state of the art in cognitive neuroenhancement research and development from six participating nations: Canada, Germany, Italy, The Netherlands, United Kingdom, and the United States of America. Six neuromodulation techniques are reviewed, including transcranial magnetic stimulation (TMS), transcranial focused ultrasound stimulation (tFUS), transcranial electrical stimulation (tES), transcutaneous peripheral nerve stimulation (tPNS), photobiomodulation, and cranial electrotherapy stimulation (CES). Three neurofeedback techniques are considered, including the use of electroencephalography (EEG), functional magnetic resonance imaging (fMRI), and functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) for monitoring brain states, with feedback loops enabled through machine learning and artificial intelligence. Participating nations summarize basic and applied research leveraging one or more of these neuromodulation and neurofeedback technologies for the purposes of enhancing Warfighter cognitive performance. The report continues by detailing the inherent methodological challenges of cognitive neuroenhancement and other considerations for conducting research, development, and engineering in this domain. The report concludes with a discussion of promising future directions in neuroenhancement, including biosensing, improved mechanistic and predictive modelling and software tools, developing non-invasive forms of deep-brain stimulation, testing emerging theoretical models of brain and behavior, and developing closed-loop neuroenhancement and humanmachine teaming methods. Emphasis is placed on the conceptual and methodological promises and challenges associated with planning, executing, and interpreting neuroenhancement research and development efforts in the context of Warfighter selection, training, operations, and recovery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».