Un team di ricercatori ha raggiunto un importante traguardo nel campo delle neurotecnologie sviluppando un’interfaccia cervello-computer (BCI) in grado di convertire direttamente i pensieri di una persona in testo.
Il sistema funziona utilizzando un casco per elettroencefalografia (EEG) che rileva i segnali cerebrali quando una persona immagina di parlare. Questi schemi neurali vengono poi elaborati da un modello di intelligenza artificiale addestrato a riconoscere specifici pattern mentali associati al linguaggio. Un sofisticato modello linguistico ricostruisce quindi questi segnali decodificati in frasi coerenti, con un’accuratezza superiore al 70%.
"Stiamo essenzialmente intercettando i segnali nel momento in cui il pensiero viene tradotto in articolazione", ha spiegato uno dei ricercatori. "Ciò che decodifichiamo avviene dopo che il pensiero è stato formulato, dopo che abbiamo deciso cosa dire, quali parole usare e come muovere i muscoli dell’apparato vocale."
A differenza dei precedenti sistemi BCI che richiedevano interventi chirurgici invasivi al cervello, questa tecnologia utilizza l’EEG non invasivo, rendendola più accessibile e pratica per l’uso quotidiano. Gli approcci non invasivi come l’EEG utilizzano elettrodi posizionati sul cuoio capelluto, offrendo sicurezza e comodità, sebbene i segnali risultino leggermente attenuati rispetto ai metodi invasivi che prevedono il posizionamento degli elettrodi direttamente sulla superficie cerebrale.
Il sistema impiega un’interfaccia cervello-computer ibrida basata su una rete neurale convoluzionale a doppio flusso, combinando diversi paradigmi per migliorare l’accuratezza della decodifica. Questo approccio ha dimostrato prestazioni comparabili in diversi scenari, confermandone versatilità e affidabilità.
Una delle principali sfide delle BCI è che molti utenti faticano a raggiungere livelli di accuratezza affidabili. I modelli standard spesso non riescono a cogliere la complessità dell’attività cerebrale, impedendo a circa il 40% degli utenti di raggiungere il 70% di accuratezza, considerata la soglia chiave per un uso efficace delle BCI. Il nuovo sistema affronta questo problema adattandosi ai pattern cerebrali unici di ciascun utente.
Le implicazioni per le persone con gravi condizioni neurologiche sono profonde. Per i pazienti affetti da afasia o difficoltà di linguaggio dovute a lesioni cerebrali, questa BCI può classificare e riconoscere i segnali cerebrali identificando specifici pattern di attività EEG, consentendo loro di controllare dispositivi di input come tastiere virtuali e sintetizzatori vocali semplicemente con il pensiero.
Con il proseguire della ricerca, gli scienziati puntano a migliorare ulteriormente l’accuratezza del sistema e ad ampliare il vocabolario gestito. Questa tecnologia rappresenta un passo significativo verso il ripristino delle capacità comunicative per chi le ha perse a causa di paralisi, ictus o malattie neurodegenerative.