menu
close

Интерфейс мозг-компьютер на базе ИИ превращает мысли в слова

Учёные разработали революционный интерфейс мозг-компьютер, который преобразует нейронные сигналы, считываемые с помощью ЭЭГ-шлема, в читаемый текст с точностью более 70%. Система сочетает ИИ-модель для декодирования мозговых волн с языковой моделью, восстанавливающей эти сигналы в связные предложения. Эта технология открывает новые возможности для людей с параличом или нарушениями речи, потенциально революционизируя их способы общения с окружающим миром.
Интерфейс мозг-компьютер на базе ИИ превращает мысли в слова

Группа исследователей добилась значительного прорыва в области нейротехнологий, разработав интерфейс мозг-компьютер (ИМК), способный напрямую преобразовывать мысли человека в текст.

Система работает с помощью электороэнцефалографического (ЭЭГ) шлема, который фиксирует мозговые сигналы, когда человек воображает речь. Эти нейронные паттерны затем обрабатываются искусственным интеллектом, обученным распознавать специфические мыслительные шаблоны, связанные с речью. Современная языковая модель далее восстанавливает декодированные сигналы в связные предложения с точностью более 70%.

«Мы фактически перехватываем сигналы на этапе, когда мысль уже переводится в артикуляцию, — объяснил один из исследователей. — То, что мы декодируем, происходит после формирования мысли, после того как мы решили, что сказать, какие слова использовать и как задействовать мышцы речевого тракта.»

В отличие от предыдущих ИМК, требовавших инвазивного хирургического вмешательства, эта технология использует неинвазивную ЭЭГ, что делает её более доступной и практичной для повседневного применения. Неинвазивные методы, такие как ЭЭГ, используют электроды, размещённые на коже головы, обеспечивая безопасность и удобство, хотя и с несколько ослабленными сигналами по сравнению с инвазивными методами, где электроды располагаются непосредственно на поверхности мозга.

Система использует гибридный интерфейс мозг-компьютер на основе двухпоточной сверточной нейронной сети, объединяя несколько парадигм для повышения точности декодирования. Такой подход показал сопоставимые результаты в различных сценариях, что подтверждает его универсальность и надёжность.

Одной из главных проблем ИМК долгое время была неспособность многих пользователей достигать стабильной высокой точности. Стандартные модели часто не справляются со сложностью мозговой активности, из-за чего около 40% пользователей не могут преодолеть порог в 70% точности, необходимый для эффективного использования ИМК. Новая система решает эту задачу, адаптируясь к уникальным мозговым паттернам каждого пользователя.

Возможности для людей с тяжёлыми неврологическими заболеваниями поистине значительны. Для пациентов с афазией или нарушениями речи вследствие травмы мозга этот ИМК способен классифицировать и распознавать мозговые сигналы, выявляя специфические паттерны ЭЭГ-активности, что позволяет им управлять компьютерными устройствами ввода, такими как спеллеры и речевые синтезаторы, с помощью мыслей.

В дальнейшем учёные планируют повысить точность системы и расширить её словарный запас. Эта технология представляет собой важный шаг к восстановлению коммуникативных возможностей для людей, потерявших их из-за паралича, инсульта или нейродегенеративных заболеваний.

Source:

Latest News