O echipă de la Universitatea din California, San Francisco, finanțată de Facebook Reality Labs, a construit o interfață creier-calculator care decodează cu exactitate dialogul – cuvinte și expresii atât auzite cât și rostite de persoana care poartă dispozitivul – din semnalele creierului în timp real.
Rezultatele sunt un pas important către implanturile neuronale, care ar putea fi utilizate pentru a restabili comunicarea naturală la pacienții care și-au pierdut capacitatea de a vorbi din cauza accidentului vascular cerebral (AVC), a leziunilor măduvei spinării sau a altor afecțiuni, spune neurochirurgul UCSF Edward Chang.
În aprilie 2019, echipa lui Chang a lansat o altă interfață creier-computer, capabilă să decodeze direct vorbirea din semnalele creierului. Scopul lucrării a fost de a spori precizia decodificării activității creierului pentru a adăuga context.
Folosind electrozi implantați în creierul a trei pacienți voluntari supuși tratamentului pentru epilepsie, echipa lui Chang a înregistrat activitatea creierului în timp ce voluntarii ascultau un set de întrebări pre-înregistrate și își spuneau cu voce tare răspunsurile.
Aceste date au fost apoi folosite pentru a elabora algoritmi de învățare a mașinilor (machine learning). Mai târziu, când participanții la studiu au fost solicitați să răspundă din nou la întrebări, algoritmii au folosit doar activitatea creierului pentru a determina mai întâi dacă un voluntar asculta sau vorbea, și apoi au încercat să decodeze discursul.
Prin adăugarea contextului, răspunsurile sunt semnificativ mai ușor de prevăzut pentru o interfață creier-calculator, spune Chang.
Sistemul a fost capabil să decodeze discursul perceput (auzit) și produs (rostit) cu o precizie de până la 76% și, respectiv, 61%, folosind un set restrâns de întrebări și răspunsuri. Dar echipa spune că speră să extindă vocabularul sistemului în viitor.