После более чем десяти лет исследований учёные из Калифорнийского университета в Сан-Франциско впервые продемонстрировали мозговой имплантат, превращающий нейронную активность в полноценные слова. Первый участник испытания, парализованный мужчина в возрасте 30 лет, теперь может говорить со словарным запасом из 50 слов, просто думая о произнесении.
Эта технология отличается от прежних интерфейсов мозг-компьютер, предназначенных для помощи людям с параличом в воспроизведении речи. Вместо того, чтобы заставлять человека наводить курсор на экран для произношения слов по буквам, это устройство отслеживает активность мозга в областях, контролирующих голосовые системы. Таким образом, хотя парализованный не может буквально двигать ртом и произносить слова, его мозг всё же способен посылать эти сигналы в челюсть и гортань.
«С помощью речи мы обычно передаём информацию со скоростью до 150 или 200 слов в минуту», — говорит старший автор Эдвард Чанг. — «Переход именно к словам, как мы делаем сейчас, имеет преимущество, потому что больше похож на речь».
Исследование, опубликованное в Медицинском журнале Новой Англии, описывает первого человека, который протестировал экспериментальный имплантат. Пациент перенес инсульт 15 лет назад и мог общаться, только печатая слова на экране с помощью указателя, прикрепленного к бейсболке.
Электроды хирургическим путем имплантировали над речевой моторной корой головного мозга мужчины. Затем, в течение нескольких месяцев, регистрировалась активность мозга, коррелирующая определенные сигналы со словарным запасом из 50 слов. Далее нейронные сети обучили распознавать активность мозга и определять слова в реальном времени по мере их обдумывания. Тесты продемонстрировали, что мужчина отвечал на вопросы исследователей полными предложениями.
В настоящее время имплантат может декодировать около 18 слов в минуту. А средняя точность составляет всего 75%, так что есть цель для совершенствования.
Планируется, что испытание будет расширено за счёт включения большего числа участников. Исследователи также стремятся расширить словарный запас системы и повысить скорость декодирования речи.
Понравился наш материал? Подписывайся на «Популярный университет» в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram.