O echipă de cercetători de la Universitatea Stanford, din SUA, susține că a testat noua interfață creier-computer (BCI) care poate decoda vorbirea cu până la 62 de cuvinte pe minut, îmbunătățind recordul anterior de 3,4 ori.
Acesta ar fi un pas masiv către conversia vorbirii în timp real în ritmul conversației umane naturale.
Max Hodak, care a fondat compania BCI Neuralink alături de Elon Musk, dar nu a fost implicat în studiu, a numit cercetarea „o schimbare semnificativă în utilitatea BCI-urilor implantate”.
După cum este detaliat într-o lucrare din bioRxiv care urmează să fie evaluată inter pares, echipa de oameni de știință de la Stanford a descoperit că este nevoie să analizeze activitatea creierului doar într-o regiune relativ mică a cortexului pentru a o converti în vorbire coerentă folosind un algoritm de învățare automată.
Scopul a fost de a le reda vocea celor care nu mai pot vorbi din cauza sclerozei laterale amiotrofice (SLA) sau a accidentului vascular cerebral (AVC). În timp ce soluțiile bazate pe tastatură le-au permis celor cu paralizie să comunice din nou într-o anumită măsură, noua interfață creier-computer ar putea accelera semnificativ decodificarea.
„Aici am demonstrat o BCI de vorbire care poate decoda propoziții neconstrânse dintr-un vocabular mare cu o viteză de 62 de cuvinte pe minut, pentru prima dată când o astfel de interfață a depășit cu mult ratele de comunicare pe care tehnologiile alternative le pot oferi persoanelor cu paralizie, de exemplu prin urmărirea ochilor”, scriu cercetătorii.
Într-un experiment, echipa a înregistrat activitatea neuronală din două zone mici din creier a unui pacient cu SLA care își poate mișca gura, dar are dificultăți în a forma cuvinte.
Folosind un decodor de rețea neuronală recurentă care poate prezice text, cercetătorii au transformat apoi aceste semnale în cuvinte și asta într-un ritm surprinzător de rapid, scrie Futurism.
Ei au descoperit că analiza acestor mișcări orofaciale și a activității neuronale asociate a fost „probabil suficient de puternică pentru a susține o BCI de vorbire, în ciuda paraliziei și a acoperirii înguste a suprafeței corticale”, potrivit lucrării.
Dar sistemul nu este perfect. Rata de eroare a decodorului rețelei neuronale recurente (RNN) al cercetătorilor a fost de aproximativ 20%.
„Demonstrația noastră este o dovadă a conceptului că decodarea încercărilor de mișcări de vorbire din înregistrările intracorticale este o abordare promițătoare, dar nu este încă un sistem complet, viabil din punct de vedere clinic”, au recunoscut cercetătorii în lucrare.
Pentru a îmbunătăți rata de eroare a sistemului, oamenii de știință propun sondarea mai multor zone ale creierului, optimizând în același timp algoritmul.
Un vaccin destul de comun ar putea preveni apariția bolii Alzheimer
Înotul în ape deschise prezintă un risc total neașteptat, arată un studiu
Test de cultură generală. Care este diferența dintre răceală și gripă?
Ar putea „organele-pe-cip” să înlocuiască animalele în experimentele medicale?