НАУКА

Вчені розробили новий мозковий імплантат, який перекладає уявну мову в режимі реального часу

Поширити:

Новий інструмент, розроблений біоінженерами з Каліфорнійського технологічного інституту, виявився найкращим у перекладі сигналів мозку, що генеруються внутрішнім мовленням. Поки що він був протестований лише на двох пацієнтах, але з подальшим розвитком технологія може дозволити людям, які не можуть говорити, спілкуватися, використовуючи лише свої думки.

Інтерфейси “мозок-машина” (BMI) вже роблять неймовірні речі. Версії цих систем, які пов’язують електричні сигнали мозку з вихідним пристроєм, що прагне або замінити, або відновити якусь функцію в організмі, були використані, щоб допомогти паралізованим пацієнтам ходити, а у випадку з першим експериментальним суб’єктом Neuralink – “телепатично” керувати комп’ютером.

Одне з головних застосувань цієї технології – допомога у спілкуванні. Для людей, які не можуть говорити – наприклад, через неврологічне захворювання або черепно-мозкову травму, – ІМТ може дозволити їм відновити свій голос.

Такі пристрої, як, наприклад, той, яким користувався покійний Стівен Гокінг, мають певні обмеження. Одне з них полягає в тому, що важко вловити природний ритм мови – хоча вчені працюють над цим, з невеликою допомогою Pink Floyd. Інша проблема полягає в тому, що багато мовних ІМТ вимагають, щоб користувач намагався вимовляти слова вголос, а це можливо не для всіх. Ідеальним рішенням було б знайти спосіб декодування внутрішнього мовлення, щоб людина могла лише уявляти, як вона вимовляє слово. У цій галузі вже досягнуто певних успіхів, але це виявилося дуже складним завданням, і результати були неоднозначними.

Читайте також:  У Південній Кореї створили програму для спілкування з померлими родичами

Зараз команда Каліфорнійського технологічного інституту розробила систему, яка може розшифровувати внутрішнє мовлення з вищим ступенем точності, ніж будь-коли раніше.

Масиви мікроелектродів були імплантовані в мозок двох чоловіків з тетраплегією (параліч усіх чотирьох кінцівок), 33-річного і 39-річного віку. Команда націлилася на первинну соматосенсорну кору та надмаргінальну звивину (SMG) – область мозку, яка не була досліджена в попередніх дослідженнях мовленнєвого ІМТ.

Інтерфейс тренувався на шести реальних словах (поле бою, ковбой, пітон, ложка, плавання, телефон) і двох вигаданих словах (“nifzig”, “bindip”), щоб перевірити, чи повинні ці слова мати значення для ефективної роботи системи. Учасникам або показували кожне слово на екрані, або вимовляли його вголос, а потім просили уявити, як вони вимовляють це слово протягом 1,5 секунд. Згодом їх просили вимовити це слово вголос.

Читайте також:  SpaceX провела статичне вогневе випробування двигунів Starship перед третім польотом

Хоча ці двоє учасників були фізично здатні говорити, “ця технологія була б особливо корисною для людей, які більше не можуть пересуватися”, – розповіла перший автор дослідження Сара Ванделт в інтерв’ю Nature News. “Наприклад, ми можемо подумати про такий стан, як синдром замкненого простору”.

ІМТ дозволив дослідникам розшифрувати в реальному часі активність в малих групах, коли учасники думали над кожним словом. Для одного учасника точність досягла 79%, “лише трохи менше, ніж при розшифровці вокалізованого мовлення”, – пояснюють Ванделт і співавтор Девід Бьонес на брифінгу, присвяченому їхній роботі; для іншого учасника вона склала 23%.

Технологія потребує подальшого вдосконалення і тестування на більшій групі людей, які використовують більше слів, але дослідження демонструє, що SMG є перспективною областю мозку для впливу на неї.

Читайте також:  Обертання надмасивної чорної діри вперше виміряно за допомогою зруйнованої зірки

“Навіть якщо цей результат не вдасться повторити у другого учасника, це дослідження є важливим, оскільки, наскільки мені відомо, це перше досягнення мовленнєвого інтерфейсу мозку і комп’ютера в режимі реального часу на основі одиничних записів в SMG”, – прокоментував Блез Іверт з Інституту нейронаук Гренобля, який не брав участі в дослідженні.

Далі команда хоче з’ясувати, чи може ІМТ розрізняти літери алфавіту, а Ванделт і Бьонес також припускають, що перспективним підходом може стати декодування окремих звукових одиниць мови, так званих фонем.

“Це дослідження, що підтверджує концепцію високопродуктивного декодування внутрішнього мовлення, безумовно, становитиме великий інтерес для дослідників, які працюють над розширенням можливостей ІМТ та інших терапевтичних пристроїв для людей, які більше не можуть говорити”, – додав Джакомо Аріані (Giacomo Ariani), асоційований редактор статті.

+1
0
+1
0
+1
0
+1
0
+1
0
+1
0