Мозговой имплант переводит мысли парализованного человека в текст с точностью 94%

Мужчина, парализованный ниже шеи из-за травмы спинного мозга, которую он получил в 2007 году, показал, что он может передавать свои мысли благодаря системе мозговых имплантатов, которая переводит его воображаемый почерк в реальный текст.

Устройство - часть давнего исследовательского сотрудничества под названием BrainGate - представляет собой интерфейс мозг-компьютер (BCI), который использует искусственный интеллект (AI) для интерпретации сигналов нейронной активности, генерируемых во время почерка.

В этом случае мужчина, которого в исследовании называли Т5 и которому на момент исследования было 65 лет, не писал, так как его рука и все конечности были парализованы на несколько дней. годы.

Но во время эксперимента, о котором сообщалось в журнале Nature ранее в этом году , человек сконцентрировался, как если бы он писал - по сути, думая о создании букв воображаемой ручкой и бумагой.

Когда он это делал, электроды, имплантированные в его моторную кору, записывали сигналы его мозговой активности, которые затем интерпретировались алгоритмами, запущенными на внешнем компьютере, расшифровывая воображаемые траектории пера T5, которые мысленно прослеживали 26 букв алфавита и некоторые основные знаки препинания. .

«Эта новая система использует как богатую нейронную активность, регистрируемую интракортикальными электродами, так и мощь языковых моделей, которые при применении к нейронно-декодированным буквам могут создавать быстрый и точный текст», - говорит первый автор исследования Фрэнк Уиллетт, специалист по нейронному протезированию, исследователь из Стэнфордского университета.

Подобные системы, разработанные как часть BrainGate, транскрибировали нейронную активность в текст в течение нескольких лет, но многие предыдущие интерфейсы были ориентированы на различные церебральные метафоры для обозначения того, какие символы писать - например, печатание с помощью указателя и щелчка с компьютерным курсором, управляемым разум.

Однако не было известно, насколько хорошо нейронные репрезентации почерка - более быстрые и ловкие двигательные навыки - могут сохраняться в мозгу, и насколько хорошо они могут быть использованы для взаимодействия с интерфейсом мозг-компьютер или BCI.

Здесь T5 показал, насколько многообещающе может предложить виртуальная система рукописного ввода для людей, утративших практически все независимые физические движения.

В ходе тестов этот человек смог достичь скорости письма 90 символов в минуту (около 18 слов в минуту) с точностью примерно 94 процента (и до 99 процентов точности при включенной автокоррекции).

Мало того, что этот показатель значительно выше, чем в предыдущих экспериментах с BCI (с использованием таких вещей, как виртуальные клавиатуры), но он почти соответствует скорости набора текста пользователями смартфонов в возрастной группе мужчин - около 115 символов или 23 слова в минуту, исследователи сказать.

«Мы узнали, что мозг сохраняет способность предписывать точные движения в течение целого десятилетия после того, как тело утратило способность выполнять эти движения», - говорит Уиллетт .

«И мы узнали, что сложные запланированные движения, включающие изменение скорости и изогнутые траектории, такие как почерк, могут быть легче и быстрее интерпретированы алгоритмами искусственного интеллекта, которые мы используем, чем более простые запланированные движения, такие как перемещение курсора по прямой. путь с постоянной скоростью ".

По сути, исследователи говорят, что буквы алфавита сильно отличаются друг от друга по форме, поэтому ИИ может быстрее декодировать намерение пользователя по мере рисования символов, по сравнению с другими системами BCI, которые не используют десятки различных входов в так же.

Несмотря на потенциал этой первой в своем роде технологии, исследователи подчеркивают, что текущая система пока является лишь подтверждением концепции, поскольку было показано, что она работает только с одним участником, поэтому это определенно не полный, клинически жизнеспособный продукт. пока что.

Следующие шаги в исследовании могут включать обучение других людей использованию интерфейса, расширение набора символов для включения большего количества символов (например, заглавных букв), повышение чувствительности системы и добавление более сложных инструментов редактирования для пользователя.

Еще предстоит проделать много работы, но мы могли бы рассмотреть здесь захватывающую новую разработку, дающую возможность общаться с людьми, которые ее потеряли.

«Наши результаты открывают новый подход к BCI и демонстрируют возможность точного декодирования быстрых, ловких движений спустя годы после паралича», - пишут исследователи .

«Мы считаем, что у интракортикальных ИМК светлое будущее».