Стартап Fluent разрабатывает неинвазивный интерфейс мозг–компьютер, который с помощью ИИ превращает попытки говорить в текст с точностью до 96%
Наука и космос018 минут назад
Австралийский стартап Fluent, основанный при Университете Мельбурна, работает над новым типом интерфейса мозг–компьютер (brain-computer interface, BCI), созданным для восстановления коммуникации у людей с серьезными нарушениями речи, включая пациентов с болезнями двигательных нейронов и рассеянным склерозом.
В отличие от наиболее известных инвазивных BCI-систем, которые требуют внедрения электродов непосредственно в мозг через нейрохирургическую операцию, устройство Fluent предполагается размещать под кожей, но над черепом. Такой подход относится к категории «подскальповых» интерфейсов и рассматривается как компромисс между безопасностью неинвазивных методов и точностью глубоких имплантов.
По словам сооснователя проекта и биомедицинского инженера Тима Махони, сигналы, получаемые таким образом, могут быть сопоставимы по информативности с данными, которые традиционно извлекаются только при внутричерепной имплантации электродов. Если это подтвердится в будущем, то технология может облегчить доступ к широкому применению BCI-систем.
Устройство располагается над моторной корой — областью мозга, отвечающей за контроль мышц, включая артикуляцию речи. При попытке говорить нейроны создают характерные паттерны электрической активности. Разработчики сравнивают эти сигналы с уникальными «QR-кодами», где каждое движение языка, губ или челюсти соответствует специфическому нейронному паттерну.
Основная идея заключается в том, что даже у пациентов, утративших способность говорить, продолжают сохраняться попытки произнесения слов, и мозг продолжает формировать соответствующие сигналы. Устройство фиксирует последовательность таких паттернов и передаёт их системе машинного обучения, которая восстанавливает предполагаемое высказывание и преобразует его в текст или синтезированную речь.
Для обучения модели команда собрала обширный массив данных мозговой активности, связанной с речью. В экспериментах использовались каппы с 144 электродами, размещёнными над моторной корой. Участники либо произносили слова, либо имитировали речь, либо мысленно представляли фразы.
В результате удалось создать одну из крупнейших англоязычных баз данных нейросигналов, связанных с речью. В сотрудничестве с японскими исследователями система машинного обучения продемонстрировала способность определять нужную фразу из набора из 128 вариантов с точностью до 96%.
Авторы подчеркивают, что речь идет о предварительных испытаниях, а не о готовом клиническом продукте. Любые интерфейсы мозг–компьютер требуют длительной регуляторной проверки, сопоставимой с сертификацией медицинских устройств, прежде чем они смогут быть выведены на рынок.
При этом разработчики отмечают, что Австралия может стать благоприятной площадкой для клинических испытаний благодаря регуляторной среде и налоговым стимулам для исследований и разработок. Это потенциально ускоряет переход технологии от лабораторных тестов к практическим медицинским решениям.
Конкуренция в области BCI усиливается: в Китае и США уже проходят испытания и коммерциализация различных систем, включая полностью имплантируемые решения для управления курсором и расшифровки речи. На этом фоне Fluent делает акцент не на максимальной точности сигналов, а на доступности и снижении медицинских рисков.
Разработчики прямо признают, что их подход уступает инвазивным системам по качеству сигнала, однако рассчитывают компенсировать это с помощью методов искусственного интеллекта, включая контекстное восстановление речи с помощью языковых моделей.
Если такие системы подтвердят свою эффективность, то они смогут занять отдельную нишу — массовые BCI-устройства с низким уровнем риска, ориентированные не на нейрохирургическую точность, а на практическую реабилитацию и повседневное использование.
Darth SaharaИсточники:thedebriefНаука и космос0Искусственный интеллектмашинное обучениеНейротехнологииИнтерфейс мозг-компьютерBCIМедицинские устройстваНейропротезыМоторная кораИмпалантанты18 минут назад
Источник