研究チームは、思考を直接テキストに変換できるブレイン・コンピュータ・インターフェース（BCI）の開発に成功し、神経技術分野で大きなブレークスルーを達成しました。
このシステムは、被験者が話すことを想像した際の脳信号を、脳波計（EEG）キャップで取得します。これらの神経パターンは、発話に関連する特定の思考パターンを認識するよう訓練された人工知能モデルによって処理されます。さらに高度な言語モデルが、解読された信号を70％以上の精度で一貫した文章へと再構成します。
「私たちは本質的に、思考が発話へと変換される信号を傍受しています」と研究者の一人は説明します。「私たちが解読しているのは、思考が生じた後、何を話すか決め、どの単語を使い、声道の筋肉をどう動かすかを決定した後の信号です。」
従来のBCIシステムが侵襲的な脳手術を必要としていたのに対し、この技術は非侵襲的なEEGを用いるため、より安全で日常的な利用が現実的になりました。EEGのような非侵襲的手法は、頭皮上に電極を配置することで安全性と利便性を提供しますが、脳表面に直接電極を置く侵襲的手法に比べると信号はやや減衰します。
本システムは、2ストリーム畳み込みニューラルネットワークに基づくハイブリッド型ブレイン・コンピュータ・インターフェースを採用し、複数のパラダイムを組み合わせて解読精度を向上させています。このアプローチは、さまざまな状況下で同等のパフォーマンスを示し、その汎用性と信頼性が実証されました。
BCIにおける大きな課題の一つは、多くのユーザーが安定した精度を達成できないことでした。標準的なモデルでは脳活動の複雑さを捉えきれず、ユーザーの約40％が有効なBCI利用の目安とされる70％の精度に到達できませんでした。新システムは、各ユーザー固有の脳パターンに適応することでこの問題を克服しています。
重度の神経疾患を持つ人々にとって、この技術の意義は極めて大きいものです。失語症や脳損傷による発話障害の患者に対し、本BCIはEEG活動の特定パターンを識別することで脳信号を分類・認識し、スペラーや音声合成器などのコンピュータ入力装置を思考で操作できるようにします。
今後も研究が進められ、システムの精度向上や語彙範囲の拡大が目指されています。この技術は、麻痺や脳卒中、神経変性疾患などでコミュニケーション能力を失った人々の回復に向けた重要な一歩となります。