реклама
Новости Hardware

Интерфейс мозг-компьютер позволил человеку с БАС разговаривать через компьютер

Команда учёных из Калифорнийского университета сообщила о прорыве в области нейрокомпьютерных интерфейсов (BCI). Им удалось создать устройство, способное переводить сигналы мозга в текст с беспрецедентной точностью — уровень ошибок составил менее 3 %.

 Источник изображения: UC Davis Health / YouTube

Источник изображения: UC Davis Health / YouTube

В исследовании, которое опубликовано в научном журнале New England Journal of Medicine, принял участие 45-летний американец Кейси Харрелл (Casey Harrell), страдающий боковым амиотрофическим склерозом (БАС), также известным как болезнь Лу Герига (Lou Gehrig, ALS). Болезнь, начавшаяся пять лет назад, лишила Харрелла возможности полноценно общаться. Если средняя скорость речи у здоровых людей составляет около 160 слов в минуту, то Харрелл мог произносить в среднем 6 слов в минуту. Его речь была очень медленной из-за поражения, свойственной этой болезни, функции мотонейронов.

 Источник изображения: UC Davis Health / YouTube

Источник изображения: UC Davis Health / YouTube

Однако, благодаря новой технологии, Харрелл смог восстановить способность к общению. В ходе процедуры ему были имплантированы микроэлектродные матрицы размером 3,2 мм, представляющие из себя систему обработки сигналов, основанную на технологии NeuroPort компании BlackRock Neurotech. Система передаёт сигналы мозга на несколько компьютеров со специальным программным обеспечением Backend for Realtime Asynchronous Neural Decoding (BRAND), которое декодирует нейросигналы в реальном режиме времени, а затем отображает их в виде фраз и предложений на экране монитора.

 Источник изображения: UC Davis Health

Источник изображения: UC Davis Health

Уже во время первого сеанса, когда Харрелл пытался произнести предложения из словаря в 50 слов, точность декодирования составила 99,6 %. Во втором сеансе с тем же словарём все предложения были декодированы безошибочно. В дальнейшем словарь был расширен до более чем 125 000 слов, охватывая большую часть разговорного английского языка. После нескольких часов обучения точность декодирования достигла 90,2 %, а в течение следующих месяцев превысила 97,5 %.

 Источник изображения: UC Davis Health

Источник изображения: UC Davis Health

Исследование было представлено группой учёных под руководством нейробиолога из Калифорнийского университета в Дэвисе Сергея Стависского (Sergey Stavisky) и нейрохирурга Дэвида Брандмана (David Brandman). Хотя Харрелл стал первым, кто протестировал новый нейропротез и технологию интерфейса, полученные результаты вселяют большие надежды на восстановление коммуникативных способностей у людей с ограниченными возможностями.

«Когда мы впервые протестировали систему, он (Харрелл) заплакал от радости, когда слова, которые он пытался сказать, появились на экране очень быстро. Да мы и все были очень тронуты», — отметил Ставинский.

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме
window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Картинки в стиле Ghibli перегрузили серверы OpenAI — выпуск новых функций замедлен 6 ч.
У Ubisoft пока нет чёткого плана работы новой компании с Tencent — инвесторы и сотрудники нервничают 8 ч.
«Загрузки быстрее, чем в Doom (2016)»: эксперт Digital Foundry остался в восторге от Doom: The Dark Ages 9 ч.
Консоли задержат релиз постапокалиптического стелс-экшена Steel Seed от создателей Close to the Sun — объявлена новая дата выхода 11 ч.
ИИ-модель Llama запустили на ПК из прошлого тысячелетия на базе Windows 98 11 ч.
Telegram продал виртуальных первоапрельских кирпичей почти на 100 млн рублей 12 ч.
Nintendo подтвердила рекордную продолжительность презентации Switch 2 и устроит две демонстрации игр для консоли 12 ч.
ChatGPT остаётся самым популярным чат-ботом с ИИ, но у конкурентов аудитория тоже растёт 13 ч.
Google сделает сквозное шифрование в Gmail доступным для всех 13 ч.
Антиутопия на колёсах: новый геймплейный трейлер раскрыл дату выхода приключения Beholder: Conductor про кондуктора легендарного поезда 13 ч.