Ученые из технологического университета Сиднея создали портативную неинвазивную систему на основе ИИ, которая позволила декодировать мысли человека и превращать их в текст.
Созданная технология сможет помочь людям, лишенным возможности говорить из-за травмы или заболевания (инсульт или паралич), общаться. Она также позволит улучшить взаимосвязь человека и машин, таких как бионическая рука или робот.
Предыдущая технология декодирования сигналов мозга требовала инвазивной имплантации электродов в мозг (Neuralink), либо использования МРТ сканера.
Результаты исследования были презентованы на конференции NeurIPS.
Исследование возглавлял директор Центра HAI GrapheneX-UTS, профессор К. Т. Линь совместно с доктором Ицюнем Дуанем с факультета инженерии и информационных технологий UTS.
В ходе исследования на участников надевали шлемы ЭЭГ (которые фиксировали электрическую активность мозга) и они молча читали отрывки текста.
Волны ЭЭГ сегментировались на отдельные паттерны, которые отражают определенные характеристики мозга. Анализ паттернов проводился с помощью модели искусственного интеллекта разработанной учеными, под названием DeWave. Модель DeWave, обученная на больших объемах данных ЭЭГ, переводила импульсы ЭЭГ в слова и предложения.
Впервые была создана технология, которая предоставила инновационный подход к нейронному декодированию, без хирургического вмешательства или использования МРТ сканирования.
В исследовании UTS участвовало 29 человек, а в предыдущая технология была тестирована лишь на несколько людях.
Технология использования сигналов ЭЭГ, полученных через шлем, несколько отличается от той, где использовались электроды, имплантированные в мозг, так как сигнал с кожи более шумный. Тем не менее, эффективность трансляции оказалась выше предыдущей технологии.
Проведенные оценки эффективности перевода сигналов в текст в ходе исследования показали точность около 40%. Ученые надеются усовершенствовать методику обработки сигналов ЭЭГ и достичь точности распознавания 90%. Исследование, фактически, представляет собой продолжение предыдущей технологии интерфейса «мозг-компьютер», в которой мозговые импульсы были использованы для управления четвероногим роботом.
