Ученые создали нейрочип, превращающий мысли в слова с точностью свыше 90%

Швейцарские ученые из Федерального политехнического университета Лозанны (EPFL) разработали миниатюрный интерфейс мозг-компьютер, который преобразовывает нейронные сигналы в текст с высокой точностью и низким энергопотреблением.

Как сообщает Report со ссылкой на сайт EPFL, чип использует новый подход, основанный на выявлении специфических нейронных маркеров для каждой буквы, что позволяет сократить объем обрабатываемых данных до ста байт на маркер. Это делает устройство более компактным и менее инвазивным по сравнению с аналогами, такими как Neuralink.

Чип декодирует мозговую активность и преобразовывает ее в текст с точностью 91%.

Устройство, получившее название "миниатюрный интерфейс мозг-компьютер" (MiBMI), чрезвычайно маленькое: оно состоит из двух тонких чипов размером всего 8 мм². Для сравнения, нейроимплант Neuralink Илона Маска значительно больше — примерно 23×8 мм. Чип EPFL потребляет мало энергии, считается минимально инвазивным и представляет собой полностью интегрированную систему, которая обрабатывает данные в реальном времени. Neuralink, в свою очередь, требует установки 64 электродов в мозг и обрабатывает данные через приложение на внешнем устройстве.

Как и другие интерфейсы мозг-компьютер, новый чип в основном отслеживает электрическую активность мозга и, опираясь на данные предыдущих нейробиологических исследований, преобразует эту активность в выходной сигнал. Конкретно MiBMI способен считывать сигналы мозга, возникающие, когда человек представляет себе написание буквы, и выводить эти сигналы в виде текста.

Отчасти успех чипа заключается в новом подходе к считыванию сигналов обработки языка, которые мозг отправляет. Во время работы над чипом исследователи EPFL обнаружили ряд очень специфичных нейронных маркеров, которые активируются, когда человек представляет написание каждой буквы. Эти маркеры назвали "отличительными нейронными кодами" (DNC).

DNC стали своего рода сокращенным обозначением каждой буквы, что позволило чипсету MiBMI обрабатывать исключительно сами маркеры. Объем данных, связанных с каждым маркером, составляет около ста байт, в то время как типичный объем нейронных данных, соответствующих представлению буквы, измеряется тысячами байт. Такое сокращение объема обрабатываемых данных позволило уменьшить размер чипа и снизить энергопотребление. Подход также сократит время, необходимое для обучения пользователей, использующих чип. MiBMI уже способен распознавать 31 символ, что является рекордом для подобных интегрированных систем. Исследователи планируют увеличить этот показатель до 100 символов.

Чип EPFL создан для того, чтобы помочь людям, которые не могут говорить или двигаться, общаться с окружающими. Сейчас исследователи изучают возможные применения системы за пределами обработки текста, включая декодирование речи и управление движениями. Их цель — создать универсальный нейрочип, который можно адаптировать для различных неврологических расстройств.