Tim istraživača postigao je značajan napredak u neurotehnologiji razvojem sučelja mozga i računala (BCI) koje može izravno pretvarati ljudske misli u tekst.
Sustav funkcionira tako da koristi elektroencefalografsku (EEG) kapu za prikupljanje moždanih signala dok osoba zamišlja govor. Ti neuronski obrasci zatim se obrađuju pomoću modela umjetne inteligencije treniranog za prepoznavanje specifičnih misaonih obrazaca povezanih s govorom. Napredni jezični model potom rekonstruira te dekodirane signale u koherentne rečenice s točnošću većom od 70%.
"U osnovi presrećemo signale u trenutku kada se misao prevodi u artikulaciju," objasnio je jedan od istraživača. "Ono što dekodiramo događa se nakon što se misao formira, nakon što odlučimo što ćemo reći, koje ćemo riječi koristiti i kako ćemo pokrenuti mišiće govornog trakta."
Za razliku od prijašnjih BCI sustava koji su zahtijevali invazivne operacije na mozgu, ova tehnologija koristi neinvazivni EEG, čime postaje pristupačnija i praktičnija za svakodnevnu upotrebu. Neinvazivne metode poput EEG-a koriste elektrode postavljene na vlasište, što pruža sigurnost i praktičnost, iako su signali nešto slabiji u odnosu na invazivne metode kod kojih se elektrode postavljaju izravno na površinu mozga.
Sustav koristi hibridno sučelje mozga i računala temeljeno na dvostrukoj konvolucijskoj neuronskoj mreži, kombinirajući više paradigmi radi poboljšanja točnosti dekodiranja. Ovakav pristup pokazao je usporedive rezultate u različitim scenarijima, potvrđujući svoju svestranost i pouzdanost.
Veliki izazov kod BCI sustava bio je što mnogi korisnici teško postižu pouzdanu razinu točnosti. Standardni modeli često ne uspijevaju obuhvatiti složenost moždane aktivnosti, zbog čega oko 40% korisnika ne može doseći prag od 70% točnosti, što se smatra ključnim za učinkovitu upotrebu BCI-ja. Novi sustav to rješava prilagođavajući se jedinstvenim moždanim obrascima svakog korisnika.
Implikacije za osobe s teškim neurološkim stanjima su duboke. Za pacijente s afazijom ili poteškoćama u govoru uzrokovanima ozljedom mozga, ovaj BCI može klasificirati i prepoznati moždane signale identificiranjem specifičnih EEG obrazaca, omogućujući im upravljanje računalnim uređajima poput speller-a i sintetizatora govora pomoću vlastitih misli.
Kako istraživanja napreduju, znanstvenici nastoje dodatno povećati točnost sustava i proširiti njegov vokabular. Tehnologija predstavlja značajan korak prema vraćanju komunikacijskih sposobnosti onima koji su ih izgubili zbog paralize, moždanog udara ili neurodegenerativnih bolesti.