Революция речи через нейроинтерфейс

Мозговой имплантат, преобразующий мысли в синтетическую речь, продемонстрировал принципиально новый подход в нейропротезировании, позволив почти мгновенно транслировать мысли в голос. Технология разработана для людей с тяжелой парализацией, утративших возможность говорить, и направлена на восстановление коммуникации посредством интерпретации мозговой активности.
Революция речи через нейроинтерфейс
Изображение носит иллюстративный характер

Протез ставится на поверхность моторной коры, отвечающей за управление речью, с помощью 253 электродов, что позволяет регистрировать мельчайшие сигналы. Интерфейс «мозг-компьютер» (BCI) совместно с алгоритмами искусственного интеллекта обеспечивает декодирование нейронных данных практически в реальном времени.

Новый подход позволяет обрабатывать сигналы каждые 80 миллисекунд, обеспечивая непрерывное декодирование слово за словом. Такой метод значительно сокращает задержку до примерно трех секунд, по сравнению с предыдущими технологиями, где ожидание затруднялось до восьми секунд после формирования полного предложения.

Результаты исследований проведены в Калифорнийском университете в Беркли. Гопала Анумачипалли, доцент кафедры электротехники и компьютерных наук, подчеркнул, что использование алгоритмов, аналогичных тем, что применяются в системах типа Alexa и Siri, позволило добиться синхронной голосовой трансляции мыслей.

31 марта в журнале Nature Neuroscience была опубликована статья, возглавляемая доцентом Чолом Джуном Чо, который отметил: «Система перехватывает сигналы, возникающие между формированием мысли и артикуляцией, что позволяет декодировать речь сразу после принятия решения о её произнесении». Такое технологическое решение открывает новые горизонты для нейропротезирования.

Первым участником испытаний стала пациентка по имени Энн, перенесшая инсульт в 2005 году, в результате которого развилась тяжелая парализация и утрачена способность говорить. Во время эксперимента она мысленно озвучивала фразы, отображавшиеся на экране, что позволяло алгоритму обучаться на совмещении мозговых паттернов и соответствующих слов.

Полученные данные являются важным доказательством концепции для будущего клинического применения. Разработчики уверены, что дальнейшие инженерные усовершенствования позволят повысить скорость и естественность синтетической речи, открывая возможности для массового использования технологии людьми, утрачивающими речевые навыки.

Технология уже вызывает интерес в контексте сравнения с современными устройствами голосового декодирования и параллельными разработками, такими как «электронные» татуировки для мониторинга мозговой активности и опыт пользователей Neuralink. Эти достижения становятся значимым шагом в преодолении ограничений человеческой моторики и совершенствовании коммуникационных возможностей.


Новое на сайте

20327Кости прерий: как истребление бизонов породило целую индустрию — и сама себя же уничтожила 20326Кто и зачем взламывает серверы Ollama и ComfyUI ради ключей от AWS? 20325Как злоумышленники спрятали командный сервер внутри блокчейна и почему его невозможно... 20324Брюссель заставляет Android делиться секретами с чужими ИИ-помощниками 20323WordPress: как два бага слились в одну критическую дыру, которую назвали wp2shell 20322Как китайские хакеры обманули DigiCert и украли сертификаты для подписи кода? 20321Что скрывается за уязвимостью, которую агентство США внесло в список активно используемых... 20320Автономные системы наступают быстрее, чем инфраструктура для управления ими: кто выиграет... 20319Почему в OpenSSL нашли дыру, съедающую память серверов, но не дали ей даже номер CVE? 20317SonicWall SMA 1000: как два бага превратили VPN-шлюз в бэкдор для атакующих 20316Может ли уязвимость в клиенте Zoom для Windows открыть доступ к чужому аккаунту без... 20315TELEPUZ: новый вредонос на C, который научился прятаться в Telegram, Steam и блокчейне... 20314Дома из дёрна: как исландцы триста лет прятались от холода под слоем земли и травы 20313Как один токен от чужого сервиса мог впустить злоумышленника в чужой аккаунт n8n?
Ссылка