Neuroproteza permite discursul în timp real pentru Supraviețuitorul accidentului vascular cerebral după 18 ani de tăcere
Privind înainte: Cercetătorii de la Universitatea din California, Berkeley și Universitatea din California, San Francisco, au dezvoltat un sistem de interfață creier-calculator capabil să restabilească vorbirea naturalistă a persoanelor cu paralizie severă. Inovația, care abordează o provocare de lungă durată a neuroprotezelor de vorbire, a fost detaliată într-un studiu publicat în Nature Neuroscience și reprezintă un salt semnificativ înainte în a permite comunicarea în timp real pentru cei care au pierdut capacitatea de a vorbi.
Echipa de cercetare a depășit problema latenței – întârzierea dintre intenția unei persoane de a vorbi și producerea sunetului – prin utilizarea progreselor în inteligența artificială. Sistemul lor de streaming decodează semnalele neuronale într-un discurs audibil în timp aproape de realitate.
„Abordarea noastră de streaming aduce aceeași capacitate rapidă de decodare a unor dispozitive precum Alexa și Siri neuroprotezelor”, a explicat Gopala Anumanchipalli, investigator co-principal și profesor asistent la UC Berkeley. „Folosind un tip similar de algoritm, am constatat că putem decoda datele neuronale și, pentru prima dată, să permitem streamarea vocală aproape sincronă. Rezultatul este mai naturalist, sinteză de vorbire fluentă.”
Tehnologia are o promisiune imensă pentru îmbunătățirea vieții persoanelor cu afecțiuni precum ALS sau paralizia indusă de accident vascular cerebral. „Este interesant faptul că cele mai recente progrese AI sunt foarte accelerate BCIS pentru utilizarea practică din lumea reală în viitorul apropiat”, a declarat Edward Chang, un neurochirurg la UCSF și investigator principal co-principal al studiului.
Sistemul funcționează prin eșantionarea datelor neuronale din cortexul motor – partea creierului responsabilă de controlul producției de vorbire – și de utilizarea AI pentru a decoda această activitate în cuvinte rostite. Cercetătorii și-au testat metoda pe Ann, o femeie în vârstă de 47 de ani, care nu a putut să vorbească de la un accident vascular cerebral acum 18 ani. Ann a participat la un studiu clinic în care electrozii implantați pe suprafața creierului ei au înregistrat activitate neuronală, în timp ce a încercat în tăcere să vorbească propoziții afișate pe un ecran. Aceste semnale au fost apoi decodate într-un discurs audibil folosind un model AI instruit cu vocea ei de dinainte de accidentare.
„În esență, interceptăm semnale în care gândul este tradus în articulare”, a explicat Cheol Jun Cho, un doctorat UC Berkeley. Student și co-conducător al studiului. „Deci, ceea ce decodificăm este după ce s-a întâmplat un gând-după ce am decis ce să spunem și cum să ne mișcăm mușchii tractului vocal”. Această abordare le -a permis cercetătorilor să mizeze activitatea neuronală a lui Ann pentru a viza propozițiile fără a -i cere să vocalizeze.
Una dintre descoperirile cheie a fost realizarea aproape de sinteza vorbirii în timp real. Sistemele BCI anterioare au avut întârzieri semnificative – până la opt secunde pentru decodarea unei singure propoziții – dar această nouă metodă a redus latența dramatică. „Putem vedea în raport cu acel semnal de intenție, într -o secundă, primim primul sunet”, a menționat Anumanchipalli.
De asemenea, sistemul a demonstrat capacități de decodare continuă, permițând lui Ann să „vorbească” fără întreruperi.
În ciuda vitezei sale, sistemul a menținut o precizie ridicată în decodarea discursului. Pentru a -și testa adaptabilitatea, cercetătorii au evaluat dacă ar putea sintetiza cuvinte în afara setului de date de instruire.
Folosind cuvinte rare din alfabetul fonetic NATO precum „alfa” și „bravo”, au confirmat că modelul lor ar putea generaliza dincolo de vocabularul familiar. „Am constatat că modelul nostru face acest lucru bine, ceea ce arată că învață într -adevăr blocurile de construcție ale sunetului sau vocii”, a spus Anumanchipalli.
Ann însăși a remarcat o diferență profundă între această nouă abordare de streaming și metodele anterioare de text la vorbire utilizate în studiile anterioare. Potrivit lui Anumanchipalli, ea a descris auzirea propriei voci în timp aproape real, crescând sentimentul ei de întruchipare-un pas critic spre a face BCIS să se simtă mai natural.
Cercetătorii au explorat, de asemenea, modul în care sistemul lor ar putea funcționa cu diferite tehnologii de sensibilitate la creier, incluzând tablouri de microelectrod (MOSE) care pătrund în țesutul creierului și senzori de electromiografie de suprafață neinvazivă (SEMG) care detectează activitatea musculară pe față. Această versatilitate sugerează aplicații potențiale mai largi pe diverse platforme BCI.
Echipa este acum concentrată pe îmbunătățirea și optimizarea în continuare a tehnologiei. Un domeniu al cercetărilor în curs de desfășurare implică îmbunătățirea expresivității prin încorporarea unor caracteristici paralingvistice precum tonul, tonul și sonorul în vorbirea sintetizată. „Aceasta este o problemă de lungă durată chiar și în câmpurile de sinteză audio clasică”, a spus Kaylo Littlejohn, un alt autor co-plumb și doctorat. student la UC Berkeley. „Ar pune la punct decalajul către naturalismul complet și complet”.
Deși este încă experimental, această descoperire oferă speranța că BCIS capabilă să restabilească vorbirea fluentă ar putea deveni disponibilă pe scară largă în următorul deceniu cu investiții și dezvoltare susținute.
Proiectul a primit finanțare de la organizații, inclusiv Institutul Național pentru Surditate și alte tulburări de comunicare (NIDCD), programul Moonshot al Agenției de Știință și Tehnologie din Japonia și mai multe fundații private.
„Acest cadru de dovadă a conceptului este destul de progresiv”, a spus Cho. „Suntem optimiști că acum putem face progrese la toate nivelurile”.
