Екип от изследователи постигна значителен пробив в невротехнологиите, като разработи мозъчно-компютърен интерфейс (BCI), който може директно да преобразува мислите на човек в текст.
Системата работи чрез използване на електроенцефалографска (EEG) шапка, която улавя мозъчните сигнали, когато човек си представя, че говори. Тези неврални модели се обработват от изкуствен интелект, обучен да разпознава специфични мисловни модели, свързани с речта. Усъвършенстван езиков модел след това възстановява декодираните сигнали в свързани изречения с над 70% точност.
"Ние на практика прихващаме сигналите в момента, когато мисълта се превръща в артикулация," обяснява един от изследователите. "Това, което декодираме, е след като мисълта вече се е случила, след като сме решили какво да кажем, какви думи да използваме и как да движим мускулите на гласовия тракт."
За разлика от предишни BCI системи, които изискват инвазивна мозъчна хирургия, тази технология използва неинвазивна EEG, което я прави по-достъпна и практична за ежедневна употреба. Неинвазивните подходи като EEG използват електроди, поставени върху скалпа, което осигурява безопасност и удобство, макар и с донякъде отслабени сигнали в сравнение с инвазивните методи, при които електродите се поставят директно върху повърхността на мозъка.
Системата използва хибриден мозъчно-компютърен интерфейс, базиран на двупоточна конволюционна невронна мрежа, комбинирайки множество парадигми за подобряване на точността на декодирането. Този подход показва сравними резултати в различни сценарии, което потвърждава неговата гъвкавост и надеждност.
Основно предизвикателство при BCI е, че много потребители се затрудняват да постигнат надеждни нива на точност. Стандартните модели често не успяват да уловят сложността на мозъчната активност, което пречи на около 40% от потребителите да достигнат 70% точност — праг, смятан за ключов за ефективна BCI употреба. Новата система решава този проблем, като се адаптира към уникалните мозъчни модели на всеки потребител.
Последствията за хора със сериозни неврологични състояния са дълбоки. За пациенти с афазия или говорни затруднения вследствие на мозъчна травма, този BCI може да класифицира и разпознава мозъчни сигнали чрез идентифициране на специфични EEG модели, което им позволява да управляват компютърни устройства като спелери и синтезатори на реч само с мисълта си.
С напредването на изследванията учените се стремят да подобрят точността на системата и да разширят обхвата на речника ѝ. Технологията представлява значителна стъпка към възстановяване на комуникационните способности при хора, които са ги загубили вследствие на парализа, инсулт или невродегенеративни заболявания.