Люди с тяжелым параличом всегда сталкивались с трудным выбором: подвергнуться рискованной операции по имплантации нейропротезов или отказаться от возможности эффективно общаться. Сегодня, благодаря научному прорыву, Мета, этот выбор может больше не потребоваться.
Новая система под названием Brain2Qwerty он может считывать активность мозга извне и преобразовывать ее в письменный текст, прокладывая путь к новой эре вспомогательной коммуникации.
Нейропротезирование настоящего и будущего
Команда исследователей во главе с Джарод Леви e Минфан Чжан разработал инновационный метод расшифровывать предложения непосредственно из мозговой активности. Система, называемая Brain2Qwerty, использует приемы глубокое обучение для интерпретации сигналов мозга, зарегистрированных с помощью электроэнцефалографии (ЭЭГ) или магнитоэнцефалографии (МЭГ), когда участники набирают ранее запомненные предложения на клавиатуре QWERTY.
Самым поразительным аспектом МЭГ является ее способность фиксировать нейронную активность. на впечатляющей частоте 5.000 Гц, что намного выше 0,5 Гц традиционной функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ). Это высокое временное разрешение позволяет декодировать почти в реальном времени даже зрительного восприятия.
Результаты действительно многообещающие: при использовании MEG система достигает среднего уровня ошибок на символ 32%, что значительно превышает показатели, полученные с помощью ЭЭГ (67%). В лучшем случае, модель достигла уровня ошибки всего 19%.
Технология, лежащая в основе Brain2Qwerty
Работа Brain2Qwerty основана на архитектуре глубокое обучение обучены распознавать закономерности мозговой активности, связанные с набором текста. Анализ ошибок показывает, что декодирование зависит не только от двигательных процессов, но и от когнитивных факторов высокого уровня.
Меня особенно поражает то, как в этом исследовании удается объединить анализ опечаток с изучением высших мозговых процессов. Мы говорим не просто об интерпретации простых двигательных команд, но о понимании сложного переплетения мыслей и действий, характеризующего человеческое общение.
Исследователи, в том числе Светлана Пинет e Джереми Рапин, они продемонстрировали, что система может работать даже с предложениями, которые никогда не встречались во время обучения, что предполагает реальное понимание мозговых механизмов, участвующих в формировании языка.
Реальные приложения
Потенциальное влияние этой технологии выходит далеко за рамки медицины. В секторе нейрориабилитазияпациенты с нарушениями коммуникации могли взаимодействовать с окружающей средой, используя только мысль. В области игровой и виртуальная реальностьигроки могли бы управлять игровым окружением или перемещаться в виртуальной реальности без усилий, просто думая.
Я ricercators Хьюберт Джейкоб Банвиль e Стефан Асколи Подчеркивается, что эти результаты значительно сокращают разрыв между инвазивными и неинвазивными методами, открывая путь к разработке безопасных интерфейсов «мозг-компьютер» для некоммуникабельных пациентов.
Исследование, проведенное под руководством Жан Реми Кинг, является важным шагом на пути к демократизации нейропротезирования, делая эту технологию потенциально доступной гораздо большему числу нуждающихся в ней людей.
Достижения в когнитивных исследованиях
Особенно интересным аспектом этой технологии является ее потенциал для когнитивных исследований. Ученые могли бы получить беспрецедентное понимание того, как мозг обрабатывает визуальную информацию в режиме реального времени. Более глубокое понимание когнитивных процессов может привести к значительному прогрессу в нашем понимании работы мозга.
Собранные данные на 35 здоровых добровольцах показать, что технология надежна и воспроизводима. В частности, МЭГ продемонстрировала превосходные характеристики по сравнению с ЭЭГ, что позволяет предположить, что она может стать предпочтительным методом для будущих клинических применений.
Нейропротезирование, перевод неосязаемого
Наши мысли могут стать чем-то таким же конкретным, как письменный текст. Путь к клиническому внедрению еще долог, но результаты этого исследования открывают ранее немыслимые сценарии. Будущее нейропротезирования может оказаться гораздо более доступным и менее инвазивным, чем мы думали еще несколько лет назад, — это настоящая веха как для здравоохранения, так и для нейронауки.
По мере дальнейшего развития этой технологии мы можем ожидать появления все более сложных и интуитивно понятных приложений, которые могут радикально изменить способ нашего взаимодействия с цифровым миром посредством мыслей.
