Американские нейрофизиологи представили инновационный нейроинтерфейс, который способен считывать мысли парализованных людей и в реальном времени выводить их на экран компьютера или озвучивать с минимальной задержкой. Эта разработка открывает новые горизонты в области реабилитации пациентов, лишившихся способности говорить.
Принципы работы нейроинтерфейса
Ученые разработали систему, которая декодирует речь на основе сигналов, полученных от двигательной коры головного мозга.
"Мы создали систему, способную распознавать более тысячи слов с минимальной задержкой, что позволяет мгновенно выводить их на экран и озвучивать через динамики," — подчеркивает профессор Чанг.
Ключевое преимущество данной технологии заключается в устранении задержек, присущих существующим аналогам. Это обеспечивает пациентам возможность вести более естественный диалог, что играет важную роль в восстановлении их социальной активности.
Технологические достижения
Для обеспечения высокой скорости работы нейроинтерфейса исследователи использовали высококачественные сигналы активности двигательной коры, записанные с помощью набора из 253 электродов, имплантированных в мозг 47-летней женщины, ставшей полностью парализованной после инсульта 18 лет назад. В рамках эксперимента женщине предложили мысленно произносить 1024 наиболее часто используемых слова, в то время как ученые регистрировали изменения в активности её мозга.

Эти данные легли в основу обучения системы искусственного интеллекта, основанной на рекуррентных нейронных сетях, применяемых для обработки потокового видео. Новая система способна декодировать до 48 слов в минуту, что существенно превосходит прежние достижения в этой области.
Способность быстро и точно преобразовывать мысли в словесную форму открывает новые перспективы для общения и социальной интеграции таких пациентов. Учитывая современные тенденции в нейрофизиологии и искусственном интеллекте, можно прогнозировать, что дальнейшие исследования приведут к созданию ещё более совершенных систем. Учёные намерены продолжать работу над повышением точности и скорости декодирования, чтобы расширить возможности нейроинтерфейсов и сделать их доступными для большего числа пациентов.