Metas Brain2Qwerty koos meta AI-ga: verstapost mitteinvasiivses aju-tekstide dekodeerimises

Unustage tüüp! Meta AI dekodeerib teie mõtteid otse tekstis - suhtlemise tulevik

Brain2qwerty areng Meta AI kaudu tähistab olulist edu ajuarvuti liideste (BCIS) valdkonnas. Kasutades magnetoentsefalograafiat (MEG) ja elektroentsefalograafiat (EEG), õnnestub see süsteem teisendada ajusignaalid tekstiks, kusjuures optimaalsetes tingimustes saavutatakse sümbol kuni 81 %. Isegi kui tehnoloogia pole veel turuks valmis, näitab see juba suurt potentsiaali, eriti keele- või liikumishäiretega inimestele, kes otsivad uusi suhtluskanaleid.

Ajuarvuti liideste areng

Ajalooline taust ja meditsiinilised vajadused

Ajuarvuti liidesed töötati välja otsese suhtluskanalite loomiseks inimese aju ja väliste seadmete vahel. Kui implanteeritud elektroodidega invasiivsed meetodid pakuvad juba suurt täpsust üle 90 %, on need seotud märkimisväärsete riskidega, sealhulgas infektsioonide ja kirurgiliste sekkumiste vajadusega. Mitteinvasiivseid alternatiive nagu EEG ja MEG peetakse turvalisemaks, kuid seni on nad pidanud vaeva nägema piiratud signaali kvaliteediga. Brain2qwerty Meta AI-st püüab seda lünka sulgeda, saavutades esmakordselt MEG-põhise dekodeerimise veamäär ainult 19 %.

EEG vs MEG: mõõtmismeetodite eelised ja puudused

EEG mõõdab peanaha elektrivälju elektroodide abil, samas kui MEG registreerib neuronaalse aktiivsuse magnetväljad. Meg pakub palju kõrgemat ruumilist eraldusvõimet ja on vähem vastuvõtlik signaali moonutuste suhtes. See selgitab, miks Brain2qwerty MEG-ga saavutab joonistusvea määra ainult 32 %, samas kui EEG-põhistel süsteemidel on 67 % veamäär. MEG -seadmed, mille hinnad on kuni kaks miljonit USA dollarit ja kaal 500 kg, on keeruline juurde pääseda ja praegu ei sobi neile laiaks kasutamiseks.

Brain2qwerty arhitektuur ja funktsionaalsus

Kolme etapi mudel signaalitöötluseks

Brain2qwerty tugineb kolme mooduli kombinatsioonile:

• Konvolutsioonimoodul: ekstraheerib MEG/EEG-i töötlemata andmetest pärit ruumilised-ajalised omadused ja määratleb mustrid, mis on kirjutamisel seotud motoorsete impulssidega.
• Trafomoodul: analüüsib ajusignaale järjestikuselt, et salvestada kontekstiteavet ja võimaldab seega üksikute märkide asemel ennustada terveid sõnu.
• Keelemoodul: eelnevalt treenitud neuronaalne võrk korrigeerib vigu keelelistel tõenäosustel. Näiteks on “HLL@” valmis kontekstuaalsete teadmiste järgi “Tere”.

Koolitusprotsess ja kohanemisvõime

Süsteemi koolitati 35 terve subjekti andmetega, kes veetsid 20 tundi 20 tundi 20 tundi. Nad kirjutasid korduvalt lauseid nagu “ el procesador ejecuta la instrucción ”. Süsteem õppis tuvastama iga klaviatuurimärgi spetsiifilised närvisignatuurid. Huvitav on see, et Brain2qwerty suutis ka kirjutusvigu parandada, mis näitab, et see integreerib kognitiivsed protsessid.

Jõudluse hindamine ja võrdlus olemasolevate süsteemidega

Kvantitatiivsed tulemused

Testides saavutas Brain2qwerty koos MEG -ga märkide keskmise veamäära 32 %, mõned katsealused said isegi 19 %. Võrdluseks: professionaalsed inimtranskriptid saavutavad veamäära umbes 8 %, samas kui invasiivsed süsteemid nagu Neuralink on alla 5 %. EEG-põhine dekodeerimine oli 67 % veamääraga märkimisväärselt halvem.

Kvalitatiivne areng

Vastupidiselt varasematele BCI -dele, mis kasutasid väliseid stiimuleid või kujutletud liigutusi, tugineb Brain2QWerty koputamisel loomulikele motoorsetele protsessidele. See vähendab kasutajate kognitiivseid jõupingutusi ja võimaldab esimest korda tervete lausete dekodeerimist mitteinvasiivsetest ajusignaalidest.

Mõtetest tekstini: ületada üldistamise takistused

Tehnilised piirid

Praegused probleemid hõlmavad järgmist:

• Reaalajas töötlemine: Brain2qwerty saab praegu dekodeerida alles pärast lause, mitte märkide täitmist.
• Seadme teisaldatavus: praegune MEG -skanner on igapäevaseks kasutamiseks liiga mahukas.
• Üldistamine: süsteemi testiti ainult tervete katsealustega. Jääb ebaselgeks, kas see töötab motoorsete piirangutega patsientidel.

Brain2qwerty: revolutsioon või risk? Metas aju liides andmekaitse kontrollimisel

Ajusignaalide lugemise võimalus tekitab tõsiseid andmekaitseküsimusi. Meta rõhutab, et Brain2qwerty hõivab ainult kavandatud tipuliigutused, ilma teadvuseta mõtteid. Lisaks puuduvad praegu äriplaanid, kuid peamiselt teaduslik kasutamine neuronaalse keele töötlemiseks.

Tulevased vaatenurgad ja võimalikud rakendused

Õppimise ja riistvara optimeerimise ülekandmine

Meta uurib, et õppimine mudelite ülekandmiseks erinevatele kasutajatele. Esimesed testid näitavad, et inimesele A koolitatud KI saab kasutada ka inimese B jaoks peenega. Paralleelselt töötavad teadlased kaasaskantavate MEG -süsteemide kallal, mis on odavamad ja kompaktsemad.

Integreerimine keelega

Pikemas See võimaldaks keeruka sisu dekodeerimist, teisendades ajusignaalid otse semantilisteks esitusteks.

Kliinilised rakendused

Lukustatud sündroomiga patsientide jaoks või justkui Brain2qwerty võiks pakkuda revolutsioonilisi suhtlusvõimalusi. Selleks tuleks aga süsteemi integreerida mootorist sõltumatud signaalid, näiteks visuaalsed ideed.

Tulevane suundumus: Mõttekontrollitud suhtlus tänu AI -le ja uuenduslikule riistvarale

Metas Brain2qwerty näitab muljetavaldavalt, et mitteinvasiivseid BCI-sid saab sügava õppimisega märkimisväärselt parandada. Ehkki tehnoloogia on alles arendusfaasis, sillutab see teed ohutute suhtlusabide jaoks. Edasised uuringud peavad lünga sulgema sissetungivate süsteemide ja määratlema eetilised raamistikutingimused. Riistvara ja AI edasiste edusammudega võib mõttekontrollitud suhtluse nägemus peagi reaalsuseks saada.

Baaridest globaalseteni: VKEd vallutavad maailmaturu nutika strateegiaga - pilt: xpert.digital

Ajal, mil ettevõtte digitaalne kohalolek otsustab oma edu üle, saab selle kohalolu kujundada autentselt, individuaalselt ja laialdaselt. Xpert.digital pakub uuenduslikku lahendust, mis positsioneerib end ristmikuna tööstusliku sõlmpunkti, ajaveebi ja brändi suursaadiku vahel. See ühendab kommunikatsiooni- ja müügikanalite eelised ühe platvormiga ning võimaldab avaldamist 18 erinevas keeles. Koostöö partnerportaalidega ja võimalus avaldada Google Newsile kaastööd ja umbes 8000 ajakirjaniku ja lugejaga pressi levitajat maksimeerivad sisu ulatust ja nähtavust. See kujutab endast olulist tegurit välise müügi ja turunduse (sümbolid).

Lisateavet selle kohta siin:

• Autentne. Individuaalselt. Globaalne: xpert.digitaalne strateegia teie ettevõtte jaoks

Metas Brain2qwerty koos meta AI-ga: verstapost mitteinvasiivses aju-tekstide dekodeerimises

Brain2qwerty areng Meta AI abil on oluline läbimurre mitteinvasiivsete ajuarvuti liideste (BCIS) uurimisvaldkonnas. See uuenduslik süsteem kasutab närvisignaalide kirjutatavaks teksti muutmiseks magnetoentsefalograafiat (MEG) (MEG) ja elektroencefalograafiat (EEG). Optimaalsetes tingimustes saavutab see märkimisväärset täpsust kuni 81 % märgi tasemel. Ehkki see tehnoloogia pole veel igapäevaseks kasutamiseks valmis, näitab see muljetavaldavalt pikaajalist potentsiaali avada täiesti uue suhtlusvormi. See edusammud võivad põhimõtteliselt muuta miljonite inimeste elu kogu maailmas ning seda, kuidas me mõtleme suhtlemisele ja tehnoloogiale.

Ajuarvuti liideste põhitõed: teekond läbi teaduse

Ajaloolised juured ja kiireloomuline vajadus kliiniliste rakenduste järele

Idee luua otsene seos inimese aju ja väliste seadmete vahel pole uus, vaid on juurdunud aastakümnete pikkuses uurimistöös ja innovatsioonis. Ajuarvuti liidesed ehk BCI -d lühidalt on süsteemid, mille eesmärk on see otsene suhtlustee. Selle valdkonna esimesed kontseptsioonid ja katsed ulatuvad tagasi 20. sajandisse, kuna teadlased hakkasid aju elektrilisi tegevusi lähemalt uurima.

Invasiivsed BCI -meetodid, milles elektroodid implanteeritakse otse ajusse, on juba saavutanud muljetavaldavad tulemused ja mõnel juhul on saavutanud täpsuse üle 90 %. Need süsteemid on näidanud, et keerulisi mootori käske on võimalik dekodeerida ja näiteks juhtida proteese või arvutivarsi läbi mõttevõimsuse. Nendest õnnestumistest hoolimata on invasiivsed meetodid seotud märkimisväärsete riskidega. Aju kirurgilised sekkumised kujutavad alati implanteeritud riistvara nakkuste, kudede kahjustuste või pikaajaliste komplikatsioonide riski. Lisaks on jätkuv väljakutse implantaatide pikaajaline stabiilsus ja nende suhtlus ajukoega.

Mitteinvasiivsed alternatiivid nagu EEG ja MEG pakuvad märkimisväärselt turvalisemat meetodit, kuna need ei vaja operatsiooni. EEG -s pannakse elektriväljade mõõtmiseks peanahale elektroodid, samas kui MEG jäädvustab närvi aktiivsusest tulenevaid magnetvälju. Varem on need meetodid siiski madalama signaali kvaliteedi ja sellega seotud madalama dekodeerimise täpsuse tõttu sageli ebaõnnestunud. Väljakutse oli piisavalt teavet suhteliselt nõrkade ja mürarikaste signaalide eraldamine, mis mõõdeti väljastpoolt koljust, et võimaldada usaldusväärset suhtlust.

Meta AI käsitles täpselt seda lõhet Brain2qwertyga. Kasutades mehaanilise õppimise täiustatud algoritme ning EEG ja MEG andmete kombinatsiooni, on neil õnnestunud näidata MEG-põhises dekodeerimises vaid 19 % veamäär. See on oluline edusammud ja läheneb mitteinvasiivsetele BCI-dele lähemal praktilisele rakendusele. Brain2qwerty areng pole mitte ainult tehniline edu, vaid ka lootuse pilk inimestele, kes on kaotanud halvatuse, löökide või muude haiguste tõttu oma võimet rääkida või muid haigusi. Nende inimeste jaoks võib usaldusväärne aju-teksti liides tähendada nende elukvaliteedi revolutsiooni ja võimaldada neil aktiivselt aktiivselt osaleda seltsielus.

Tehnoloogilised erinevused üksikasjalikes: EEG versus MEG

Brain2qwerty jõudluse ja selle esindatava edusammude täielikuks mõistmiseks on oluline uurida lähemalt EEG ja MEG tehnoloogilisi erinevusi. Mõlemal meetodil on oma spetsiifilised plussid ja puudused, mis mõjutavad nende rakendatavust erinevatel BCI rakendustel.

Elektroentsefalograafia (EEG) on väljakujunenud ja laialt levinud meetod neuroteaduste ja kliinilise diagnostikas. See mõõdab aju neuronrühmade kollektiivse aktiivsuse põhjustatud elektripotentsiaali kõikumisi. Need kõikumised registreeritakse elektroodide kaudu, mis on tavaliselt peanaha külge kinnitatud. EEG süsteemid on suhteliselt odavad, mobiilsed ja hõlpsasti kasutatavad. Nad pakuvad kõrgemat eraldusvõimet millisekundi vahemikus, mis tähendab, et ajutegevuse kiireid muutusi saab täpselt registreerida. EEG -l on siiski piiratud ruumiline eraldusvõime. Elektrilised signaalid moonutatakse ja määritakse kolju ja peanaha läbimisel, mis raskendab neuronaalsete aktiivsuse allikate täpse asukoha leidmist. Tavaliselt on EEG ruumiline eraldusvõime vahemikus 10-20 millimeetrit või rohkem.

Magnetoentsefalograafia (MEG) seevastu mõõdab närvivoolude tekitatud magnetvälju. Vastupidiselt elektriväljadele mõjutab kolju kude vähem magnetvälju. See viib MEG oluliselt kõrgema ruumilise eraldusvõimeni, mis on millimeetri vahemikus (umbes 2-3 mm). Seetõttu võimaldab Meg närvi aktiivsust täpsemalt leida ja tuvastada erinevate ajupiirkondade aktiivsuses peenemaid erinevusi. Lisaks pakub Meg ka väga head ajavahemikku, mis on võrreldav EEG -ga. Veel üks MEG eelis on see, et see suudab teatud tüüpi neuronite aktiivsust paremini haarata kui EEG, eriti aktiivsus madalamates ajupiirkondades ja tangentsiaalsete orienteeritud vooludes.

MEG peamine puudus on keerukas ja kallis tehnoloogia. MEG-süsteemid vajavad anduritena ülijuhtivaid kvantinterferomeetreid (kalmaari), mis on magnetväljade suhtes äärmiselt tundlikud. Neid kalmaari tuleb jahutada äärmiselt madalatel temperatuuridel (absoluutse nullpunkti lähedal), mis muudab seadmete töö ja hooldamise keerukaks ja kalliks. Lisaks tuleb MEG mõõtmisi läbi viia magnetiliselt varjestatud ruumides, et minimeerida väliste magnetväljade häireid. Neid toad on ka kallid ja paigaldamiseks keerulised. Tüüpiline MEG -seade võib maksta kuni 2 miljonit dollarit ja kaalub umbes 500 kg. Need tegurid peavad MEG -tehnoloogia levikut märkimisväärselt.

Brain2qwerty jõudluse oluline suurenemine MEG -ga võrreldes EEG -ga (32 % tähemärgi veamäär vs 67 %) rõhutab MEG kõrgema signaali kvaliteedi ja ruumilise eraldusvõime eeliseid nõudlike dekodeerimisülesannete täitmiseks. Ehkki EEG on palju juurdepääsetavam tehnoloogia, näitab MEG, et mitteinvasiivsetes BCI-uuringutes on endiselt märkimisväärne potentsiaal, kus on täpsemad mõõtmismeetodid ja keerukad algoritmid. Edasiste arengute eesmärk võiks vähendada MEG kulusid ja keerukust või töötada välja alternatiivsed, odavamad meetodid, mis pakuvad signaali kvaliteedi ja ruumilise eraldusvõime osas sarnaseid eeliseid.

Brain2qwerty arhitektuur ja funktsionaalsus: pilk kapoti alla

Signaalitöötluse kolmeastmeline mudel: ajusignaalist tekstile

Brain2qwerty kasutab keerukate kolmeastmeliste mudelit, et tõlkida keerulised neuronaalsed signaalid loetavaks tekstiks. See mudel ühendab kõige moodsamad mehaanilise õppimise ja närvivõrkude tehnikad, et tulla toime mitteinvasiivse aju-teksti dekodeerimise väljakutsetega.

Konvolutsioonimoodul

Ruumilise aja tunnuste ekstraheerimine: esimene moodul torustikus on konvolutsiooni neuronaalne võrk (CNN). CNN -id on eriti head ruumiliste ja ajaliste andmete mustrite äratundmisel. Sel juhul analüüsib CNN lähteandmeid Meg või EEG-

Salvestatakse andurid. See kaevandab konkreetseid ruumilisi omadusi, mis on asjakohased tipu liikumiseks. Seda moodulit koolitatakse aju korduvate mustrite tuvastamiseks, mis korreleeruvad virtuaalsele klaviatuurile sisestamisel peenete motoorsete impulssidega. Mõnes mõttes filtreerib see aju müra signaalid ja keskendub informatiivsetele aktsiatele. CNN saab teada, millised ajupiirkonnad on teatud tipu liikumistes aktiivsed ja kuidas see tegevus ajas areneb. See tuvastab iseloomulikud mustrid, mis võimaldavad eristada erinevaid klaviatuuri rünnakuid.

Trafomoodul

Mõista konteksti ja analüüsida järjestusi: teine ​​moodul on trafovõrk. Transformerid on osutunud järjestikuste andmete töötlemisel revolutsiooniks, eriti loomuliku keele töötlemisel. Brain2qwerty kontekstis analüüsib trafomoodul ajusignaalide järjestusi, mida ekstraheeriti konvolutsioonimoodul. Transformerivõrkude edu võti seisneb teie tähelepanu mehhanismis. See mehhanism võimaldab võrgus haarata seoseid ja sõltuvusi erinevate elementide vahel järjestuses - sel juhul erinevate tähtede või sõnade esindavate järjestikuste ajusignaalide vahel. Trafomoodul mõistab sisendi konteksti ja saab seega ennustada järgmise märgi või sõna kohta. Ta saab teada, et teatud kirjakombinatsioonid on tõenäolisemad kui teised ja sõnad on lauses teatud grammatilistes ja semantilistes suhetes üksteisega. See konteksti modelleerimise võime on ülioluline mitte ainult üksikute tegelaste dekodeerimiseks, vaid ka tervete lausete mõistmiseks ja genereerimiseks.

Häälemoodul

Veaparandus ja keeleline intelligentsus: kolmas ja viimane moodul on eelnevalt treenitud neuronaalne häälmudel. See moodul on spetsialiseerunud trafomooduli genereeritud tekstijärjestuste täpsustamisele ja korrigeerimisele. Sellistes süsteemides kasutatavaid keelemudeleid nagu GPT-2 või BERT on koolitatud tohutul hulgal tekstiandmeid ja neil on põhjalikud teadmised keele, grammatika, stiili ja semantiliste suhete kohta. Keelemoodul kasutab neid teadmisi, et korrigeerida vigu, mis oleks võinud luua eelmises dekodeerimise etapis. Näiteks kui süsteem väljastab signaalimüra või dekodeerimise tõttu „tere” „tere”, saab keelemoodul seda ära tunda ja keeleliste tõenäosuste ja kontekstide teadmiste abil parandada. Häälmoodul toimib seega omamoodi “intelligentse korrektorina”, mis teisendab eelmiste moodulite töötlemata väljaanded sidusaks ja grammatiliselt korrektseks tekstiks. See mitte ainult ei paranda dekodeerimise täpsust, vaid ka genereeritud teksti loetavust ja loomulikkust.

Koolitusandmed ja kohanemisvõime kunst: koputamisest õppimine

Brain2qwerty koolitamiseks ja selle jõudluse arendamiseks oli vaja ulatuslikke andmeid. Meta AI viis läbi uuringu 35 terve subjektiga. Iga subjekt veetis Meg -skanneris umbes 20 tundi erinevaid lauseid kirjutades. Laused olid erinevates keeltes, sealhulgas hispaania keeles (“El Procesor Ejecuta la instrucción” - “Protsessor näitab juhist”) süsteemi mitmekülgsuse näidata.

Näpunäidete ajal registreeriti katsealuste ajutegevused MEG -ga. AI analüüsis neid andmeid, et tuvastada iga üksiku klaviatuurimärgi spetsiifilised neuronaalsed allkirjad. Süsteem sai teada, milline aju aktiivsuse muster vastab tähe „A”, „B”, “C” kirjutamisele. Mida rohkem andmeid süsteemi saadud, seda täpsemalt nende mustrite tuvastamiseks. See on võrreldav uue keele õppimisega: mida rohkem harjutate ja mida rohkem näiteid näete, seda paremini sellesse saate.

Uuringu huvitav aspekt oli see, et Brain2qwerty ei õppinud mitte ainult õigeid näpunäiteid, vaid ka test subjektide äratundmist ja isegi parandatud kirjutusvigu. See näitab, et süsteem mitte ainult ei hõlma puhtalt motoorseid protsesse, vaid kirjutab ka kognitiivseid protsesse, nagu konkreetse sõna või lause kavatsus ja ootused. Kui näiteks subjekt, kes kirjutab „kogemata” “Fhelr”, kuid tahtis tegelikult kirjutada “vigu”, oskas süsteem selle ära tunda ja tõrke parandada, isegi kui subjektide teema kajastas trükivea. See kognitiivsel tasemel korrigeeriva vea võime on märk aju2qwerty arenenud intelligentsusest ja kohanemisvõimest.

Treeninguandmete hulk inimese kohta oli märkimisväärne: iga subjekt kirjutas uuringu ajal mitu tuhat tähemärki. See suur hulk andmeid võimaldas AI -l õppida kindlaid ja usaldusväärseid mudeleid, mis sobivad hästi ka uute tundmatute sisenditega. Lisaks näitab süsteemi võime kohaneda üksikute näpunäidete ja neuronaalsete allkirjadega potentsiaali isikupärastatud BCI süsteemide jaoks, mis on kohandatud üksikute kasutajate konkreetsetele vajadustele ja omadustele.

Tulemuslikkuse hindamine ja võrdlus: kus on Brain2qwerty konkurentsis?

Kvantitatiivsed tulemused: tähemärkide veamäär kui mõõdupuu

Brain2qwerty jõudlust mõõdeti kvantitatiivselt joonistusveakiiruse alusel (CER - tähemärgi veamäär). CER näitab, milline protsent dekodeeritud märkidest on tegelikult kirjutatud tekstiga võrreldes vale. Madalam CER tähendab suuremat täpsust.

Testides jõudis Brain2qwerty koos Meg -ga keskmise CER -i 32 %-ni. See tähendab, et keskmiselt umbes 32 100 -st dekodeeritud tähemärgist oli vale. Parimad subjektid jõudsid isegi 19 % -ni, mis kujutab endast väga muljetavaldavat jõudlust mitteinvasiivse BCI süsteemi jaoks.

Võrdluseks: professionaalsed inimtranskriptsioonid jõuavad tavaliselt umbes 8 %-ni. Invasiivsed BCI -süsteemid, milles elektroodid implanteeritakse otse ajusse, võivad saavutada veelgi madalama veamäära alla 5 %. EEG-põhine dekodeerimine Brain2qwertyga oli 67 %, mis rõhutab selle rakenduse MEG selget paremust, kuid näitab ka seda, et EEG ei saavuta veel selle konkreetse rakenduse täpsust.

Oluline on märkida, et 19 % -line CER-i jõuti optimaalsetes tingimustes, st kontrollitud laboratoorses keskkonnas koos koolitatud isikute ja kvaliteetse MEG-seadmega. Reaalsete rakenduse stsenaariumide korral, eriti neuroloogiliste haigustega patsientidel või vähem ideaalsetes mõõtmistingimustes, võib tegelik veamäär olla suurem. Sellegipoolest on Brain2qwerty tulemused märkimisväärsed edusammud ja näitavad, et mitteinvasiivsed BCI-d lähenevad täpsuse ja usaldusväärsuse osas üha enam invasiivsetele süsteemidele.

Kvalitatiivne areng: loomulikkus ja intuitiivne töö

Lisaks täpsuse kvantitatiivsele paranemisele esindab Brain2qwerty ka kvalitatiivset edu BCI uuringutes. Varasemad BCI süsteemid põhinesid sageli välistel stiimulitel või kujutletud liikumistel. Näiteks pidid kasutajad ette kujutama kursori ekraanil kolimist või tähelepanu pööravatele tuledele käskude andmiseks. Need meetodid võivad olla kognitiivselt kurnavad ja mitte eriti intuitiivsed.

Brain2qwerty seevastu kasutab kirjutamisel looduslikke motoorseid protsesse. See dekodeerib ajusignaalid, mis on virtuaalsele klaviatuurile kirjutamisel ühendatud tegelike või kavandatud liigutustega. See muudab süsteemi intuitiivsemaks ja vähendab kasutajate kognitiivseid jõupingutusi. On loomulikum ette kujutada, kirjutades, lahendades vaimseid ülesandeid abstraktsena BCI kontrollimiseks.

Teine oluline kvalitatiivne areng on Brain2qwerty võime dekodeerida täielikke lauseid ajusignaalidest, mida mõõdeti väljaspool kolju. Varasemad mitteinvasiivsed BCI süsteemid piirdusid sageli üksikute sõnade või lühikeste fraaside dekodeerimisega. Võimalus mõista ja genereerida terveid lauseid avab uusi võimalusi suhtlemiseks ja suhtlemiseks tehnoloogiaga. See võimaldab üksikute sõnade või käskude tööka kokkupaneku asemel looduslike ja vedelamaid vestlusi ja koostoimeid.

Väljakutsed ja eetilised tagajärjed: viis vastutustundlikule innovatsioonile

Tehnilised piirangud: takistused teel praktilise sobivuse poole

Hoolimata Brain2qwerty muljetavaldavast edusammust, on veel mitmeid tehnilisi väljakutseid, mis tuleb enne selle tehnoloogia kasutamist praktikas omandada.

Reaalne töötlemine

Brain2qwerty tekst dekodeerib praegu alles pärast lause lõppu, mitte tegelaste reaalajas märki. Kuid reaalajas dekodeerimine on loodusliku ja vedela suhtluse jaoks hädavajalik. Ideaalis peaksid kasutajad saama oma mõtted tekstiks teisendada, kui nad mõtlevad või koputavad, sarnaselt tavalise kirjutamisega klaviatuuril. Seetõttu on tulevaste arengute olulised eesmärgid töötlemiskiiruse parandamine ja latentsusaja vähendamine.

Seadme teisaldatavus

Meg -skannerid on suured, rasked ja kallid seadmed, mis vajavad magnetilisi varjestatud ruume. Need ei sobi koduseks kasutamiseks ega kasutamiseks väljaspool spetsiaalset laboratoorset keskkonda. BCI tehnoloogia laiaulatuslikuks kasutamiseks on vaja kaasaskantavaid, traadita ja odavamaid seadmeid. Kompaktsemate MEG -süsteemide väljatöötamine või EEG signaali kvaliteedi ja dekodeerimise täpsuse parandamine, mis on loomulikult kaasaskantavam, on olulised uurimissuunad.

Üldistus ja patsientide populatsioon

Uuring Brain2qwertyga viidi läbi tervete katsealustega. On endiselt ebaselge, kas ja kui hästi süsteem töötab halvatuse, keelehäirete või neurodegeneratiivsete haigustega patsientidel. Need patsiendirühmad on sageli muutnud aju aktiivsuse mustreid, mis võivad dekodeerimise keeruliseks muuta. Oluline on testida ja kohandada Brain2qwerty ja sarnaseid süsteeme erinevate patsientide populatsioonidega, et tagada nende tõhusus ja rakendatavus kõige pakilisemat inimestele.

Eetilised küsimused: andmekaitse, privaatsus ja lugemise lugemise piirid

Võimalus mõtteid tekstiks teisendada tekitab sügavaid eetilisi küsimusi, eriti seoses andmekaitse ja privaatsusega. Idee, et tehnoloogia võiks potentsiaalselt lugeda, on murettekitav ja nõuab eetiliste mõjude hoolikat uurimist.

Meta AI rõhutab, et Brain2qwerty haarab praegu ainult kavandatud tipuliigutusi ja ei ole spontaanseid mõtteid ega tahtmatuid kognitiivseid protsesse. Süsteem on koolitatud ära tundma närvisignatuure, mis on seotud teadliku katsega virtuaalse klaviatuuri koputada. See ei ole mõeldud üldiste mõtete või emotsioonide dekodeerimiseks.

Sellegipoolest jääb küsimus, kus piirdub kavandatud toimingute dekodeerimise ja mõtete lugemise vahel. Progressiivse tehnoloogia ja parema dekodeerimise täpsuse abil võiksid tulevased BCI -süsteemid võimalusel jäädvustada üha peenemaid ja keerukamaid kognitiivsemaid protsesse. See võiks kaaluda privaatsuse kaalumist, eriti kui selliseid tehnoloogiaid kasutatakse kaubanduslikult või integreeritakse igapäevaellu.

Oluline on luua eetilised raamistingimused ja selged juhised BCI tehnoloogia väljatöötamiseks ja rakendamiseks. See hõlmab andmekaitse küsimusi, andmeturbe, nõusolekut pärast selgitamist ja kaitset kuritarvitamise eest. Tuleb tagada, et austatakse kasutajate privaatsust ja autonoomiat ning et BCI tehnoloogiat kasutatakse inimeste ja ühiskonna heaolu jaoks.

Meta AI on rõhutanud, et nende Brain2qwerty uurimistöö eesmärk on mõista peamiselt neuronaalse keele töötlemist ja praegu puuduvad süsteemi kaubandusplaanid. See väide rõhutab vajadust, et BCI tehnoloogia valdkonnas teadus ja areng juhinduks algusest peale eetilistest kaalutlustest ja et potentsiaalsed sotsiaalsed mõjud kaalutakse hoolikalt.

Edasised arengud ja potentsiaal: visioonid mõttekontrollitud tuleviku jaoks

Õppimis- ja riistvarauuendused: edusammude kiirendamine

Brain2qwerty ja sellega seotud BCI süsteemide uuringud on dünaamiline ja kiiresti arenev väli. On mitmeid paljutõotavaid uurimissuundasid, mis võivad tulevikus veelgi parandada mitteinvasiivsete BCI-de jõudlust ja rakendatavust.

Ülekandmine

Meta AI uurib õppimise tehnikaid koolitatud mudelite edastamiseks erinevate ainete vahel. Brain2qwertyt tuleb praegu iga inimese jaoks individuaalselt koolitada, mis on ajaline ja ressursside intensiivne. Ülekandeõpp võib võimaldada mudeli, mida ühele inimesele koolitati teise inimese mudeli koolitamise aluseks. Esimesed testid näitavad, et inimesele A koolitatud KI saab kasutada ka inimese B jaoks peenega. See vähendaks märkimisväärselt treeninguid ja kiirendaks isikupärastatud BCI süsteemide arengut.

Riistvarauuendused

Paralleelselt tarkvaraarendusega tegelevad teadlased mitteinvasiivsete BCI-de riistvara parandamisega. Oluline keskendumine on traadita ja odavamad kaasaskantavate MEG -süsteemide arendamisel. On paljulubavaid lähenemisviise, mis põhinevad uutel anduritehnoloogiatel ja krüojahutusmeetoditel, mis võivad võimaldada väiksemaid, kergemaid ja vähem energiamahukaid MEG-seadmeid. EEG -piirkonnas on ka edusamme kõrge dispersiooniga elektroodide massiivide ja parema signaalitöötluse arendamisel, mille eesmärk on parandada EEG signaali kvaliteeti ja ruumilist eraldusvõimet.

Integreerimine keele cis -ga: järgmine dekodeerimise põlvkond

Pikas perspektiivis võib aju-tekstide dekodeerimise kombinatsioon täiustatud häälmudelitega nagu GPT-4 või sarnased arhitektuurid viia veelgi võimsamate ja mitmekülgsemate BCI süsteemideni. Brain2qwerty kodeerija, mis teisendab ajusignaalid tekstiliseks esituseks, saab liita häälmudelite generatiivsete oskustega.

See võimaldaks tundmatute lausete ja keerukamate mõtete dekodeerimist. Tippliikumiste dekodeerimise asemel võiksid tulevased süsteemid tõlkida ajusignaalid otse semantilisteks esitusteks, mida saab siis häälemudel kasutada sidusate ja mõistlike vastuste või tekstide genereerimiseks. See integratsioon võib jätkuvalt hägustada ajuarvuti liideste ja tehisintellekti vahelist piiri ning viia inimese-arvuti interaktsiooni täiesti uute vormideni.

Kliinilised rakendused: lootus suhtlemisbarjääridega inimestele

Lukustatud sündroomiga patsientide või muude tõsiste neuroloogiliste haigustega patsientide jaoks võivad Brain2qwerty ja sarnased tehnoloogiad olla elumuutv suhtlusabi. Inimeste jaoks, kes on täielikult halvatud ja kaotanud oma võimekuse või muutuda tavapäraseks, võiks usaldusväärne aju-teksti liides olla viis oma mõtteid ja vajadusi väljendada ning suhelda välismaailmaga.

Mootori sõltumatute signaalide integreerimiseks tuleb siiski edasi arendada Brain2qwerty praegust versiooni, mis sõltub tipu liikumistest. Täielikult halvatud patsientide jaoks on vaja muid neuronaalse aktiivsuse vormidel põhinevaid süsteeme, näiteks vestelda visuaalse kujutlusvõime, vaimse kujutlusvõime või kavatsusega ilma tegeliku motoorse kujunduseta. Selle valdkonna uuringud on üliolulised, et muuta BCI -tehnoloogia kättesaadavaks laiemale patsientide spektrile.

Metas Brain2qwerty on näidanud, et mitteinvasiivseid BCI-sid saab sügava õppimise ja täiustatud signaalitöötluse abil märkimisväärselt parandada. Ehkki tehnoloogia on endiselt laboratoorses etapis ja ületamiseks on veel palju väljakutseid, sillutab see teed turvalisemaks, kättesaadavamaks ja kasutaja sõbralikumaks suhtlusabi saamiseks. Edasised uuringud peavad veelgi lõpetama invasiivsete süsteemide lünga, selgitama eetilist raamistikku ja kohandama tehnoloogiat erinevate kasutajarühmade vajadustega. Riistvara, AI-mudelite ja meie arusaamade edasiste edusammude korral võib mõttekontrollist visioon muutuda reaalsuseks mitte liiga kauges tulevikus ja muuta miljonite inimeste elu kogu maailmas.

Neuronaalne dekodeerimine ja teksti genereerimine: kaasaegsete aju transkriptsioonisüsteemide funktsionaalsus üksikasjalikult

Ajusignaalide otse teksti tõlkida on põnev ja paljutõotav uurimisvaldkond neuroteaduste, tehisintellekti ja arvutitehnoloogia liideses. Kaasaegsed aju transkriptsioonisüsteemid, näiteks Metas Brain2qwerty, põhinevad keerulisel mitmeastmelisel protsessil, mis ühendab neuroteaduslikud teadmised aju korralduse ja funktsiooni kohta keerukate sügava õppe arhitektuuridega. Keskendutakse neuronaalse aktiivsuse mustrite tõlgendamisele, mis on korrelatsioonis keeleliste, motoorsete või kognitiivsete protsessidega. Sellel tehnoloogial on potentsiaal mängida muutuvat rolli meditsiinilistes rakendustes, näiteks nii halvatusega inimestele kui ka tehnoloogilistes rakendustes, näiteks uue inimese-arvuti liidesena.

Signaalide registreerimise ja töötlemise põhiprintsiibid: aju ja arvuti vaheline sild

Mitteinvasiivsed mõõtmistehnikad: EEG ja MEG võrreldes

Kaasaegsed aju transkriptsioonisüsteemid tuginevad peamiselt kahele mitteinvasiivsele meetodile aju aktiivsuse mõõtmiseks: elektroentsefalograafia (EEG) ja magnetoentsefalograafia (MEG). Mõlemad tehnikad võimaldavad neuronaalseid signaale kolju väljastpoolt, ilma et neil oleks vaja operatsiooni.

Elektroentsefalograafia (EEG)

EEG on väljakujunenud neurofüsioloogiline meetod, mis mõõdab peanaha elektripotentsiaali muutusi. Need potentsiaalsed muutused tulenevad aju suurte neuronrühmade sünkroniseeritud aktiivsusest. EEG mõõtmise korral pannakse peanahale kuni 256 elektroodi, tavaliselt standardiseeritud paigutusega, mis katab kogu peaala. EEG süsteemid registreerivad pinge erinevusi elektroodide vahel ja loovad seeläbi elektroentsefalogrammi, mis kajastab aju aktiivsuse aja dünaamikat. EEG -d iseloomustab kõrge aja eraldusvõime kuni 1 millisekund, mis tähendab, et aju aktiivsuses saab täpselt registreerida väga kiireid muutusi. EEG ruumiline eraldusvõime on siiski piiratud ja on tavaliselt vahemikus 10-20 millimeetrit. See on tingitud asjaolust, et elektrilised signaalid moonutatakse ja määritakse ruumiliselt, kui nad kolju luudest, peanahast ja muudest koekihitest mööduvad. EEG on suhteliselt odav ja mobiilne meetod, mis on paljudes kliinilistes ja uurimisvaldkondades laialt levinud.

Magnetoencephalograafia (Meg)

MEG on täiendav neurofüsioloogiline meetod, mis haarab aju närvivoolude tekitatud magnetväljad. Vastupidiselt elektriväljadele mõjutab kolju bioloogiline kude vähem magnetvälju. See viib EEG -ga võrreldes neuronaalsete aktiivsuse allikate täpsema asukoha ja kõrgema ruumilise eraldusvõimeni. Meg saavutab ruumilise eraldusvõime umbes 2-3 millimeetrit. MEG-süsteemides olevad andurid on ülijuhtivad kvantinterferomeetrid (kalmarid), mis on äärmiselt tundlikud väikseimate magnetvälja muutuste suhtes. Tundlike kalmaaride andurite kaitsmiseks väliste magnethäirete eest ja nende ülijuhiste omaduste säilitamiseks tuleb MEG -mõõtmised läbi viia magnetiliselt varjestatud tubades ja äärmiselt madalatel temperatuuridel (absoluutse nullpunkti lähedal). See muudab MEG -süsteemid tehniliselt keerukamaks, kallimaks ja vähem kaasaskantavaks kui EEG -süsteemid. Sellegipoolest pakub MEG paljudes uurimisvaldkondades olulisi eeliseid, eriti kognitiivsete protsesside uurimisel ja neuronaalse aktiivsuse täpse asukoha uurimisel selle kõrgema ruumilise eraldusvõime ja madalama signaali moonutamise tõttu.

Meta Brain2QWerty katsetes kvantifitseeriti aju ja EEG jõudluse oluline erinevus aju-text dekodeerimisel. Kui Meg saavutas joonistusveamäära (CER) 32 %, oli CER 67 % EEG -s. Optimaalsetes tingimustes, näiteks magnetiliselt varjestatud ruumis ja koolitatud subjektidega, võiks CER -i meg isegi vähendada kuni 19 %-ni. Need tulemused rõhutavad MEG eeliseid dekodeerimisülesannete nõudmisel, eriti kui on vaja suurt ruumilist täpsust ja signaali kvaliteeti.

Signaalifunktsioonide ekstraheerimine konvolutsioonivõrkude kaudu: mustrituvastus neuronaalsetes andmetes

Esimene samm neuronaalsete signaalide töötlemisel aju transkriptsioonisüsteemides on asjakohaste tunnuste ekstraheerimine EEG või MEG -i töötlemata andmetest. Seda ülesannet võtavad tavaliselt vastu konvolutsiooni neuronaalsed võrgud (CNN). CNN -id on sügavaõppe mudelite klass, mis sobivad eriti ruumiliste ja ajaliselt struktureeritud andmete analüüsimiseks, nagu näiteks EEG ja MEG -signaalide puhul.

Ruumiline filtreerimine: konvolutsioonimoodul kasutab ruumilisi filtreid konkreetsete ajupiirkondade tuvastamiseks, mis on seotud dekodeeritavate protsessidega. Tippliikumiste või keelekavastuste dekodeerimisel on eriti huvipakkuv motoorne koore, mis vastutab liikumiste kavandamise ja läbiviimise eest, ning broka piirkond, aju oluline keelepiirkond. CNN -ide ruumilised filtrid on koolitatud ära tundma aju aktiivsuse mustrid, mis esinevad nendes asjakohastes piirkondades ja on spetsiaalselt dekodeeritava ülesande jaoks.

Ajasageduse analüüs: lisaks ruumilistele mustritele analüüsib CNN ka ajusignaalide ja nende sageduskomponentide aja dünaamikat. Neuronaalset aktiivsust iseloomustavad sageli iseloomulikud võnkumised erinevates sagedusrihmades. Näiteks gammabändide võnkumised (30–100 Hz) on seotud kognitiivse töötlemise, tähelepanu ja teadlikkusega. CNN on koolitatud tuvastama need iseloomulikud võnkumised EEG või MEG -signaalides ja eraldama need dekodeerimiseks asjakohaste omadustena. Ajavahemiku analüüs võimaldab süsteemil kasutada teavet neuronaalse aktiivsuse ajalise struktuuri ja rütmi kohta, et parandada dekodeerimise täpsust.

Brain2qwerty juures ekstraheerib konvolutsioonimoodul MEG või EEG andmetest üle 500 ruumilise ja ajaomaduse millisekundi kohta. Need omadused ei sisalda mitte ainult signaale, mis vastavad kavandatud otsa liigutustele, vaid ka signaale, mis kajastavad näiteks katsealuste kirjutusvigu. CNN -ide võime eraldada mitmesuguseid omadusi on oluline neuronaalsete signaalide tugeva ja põhjaliku dekodeerimise jaoks.

Trafo arhitektuuride järjestikune dekodeerimine: konteksti mõistmine ja keele modelleerimine

Konteksti modelleerimine rünnakumehhanismidega: tuvastage andmetes olevad suhted

Vastavalt konvolutsioonimooduli iseloomulikule ekstraheerimisele analüüsitakse ekstraheeritud funktsioonijärjestusi trafomooduli abil. Transformerivõrgud on osutunud eriti tõhusaks järjestikuste andmete töötlemisel viimastel aastatel ja neist on saanud tavapärase töötlemise paljudes valdkondades standardmudel. Nende tugevus seisneb võimes modelleerida pikki ja keerulisi sõltuvusi järjestikustes andmetes ja mõista sisendi konteksti.

Sõltuvuste salvestamine

Trafomoodul kasutab niinimetatud „enesereguleerimise” mehhanisme, et haarata seoste ja sõltuvuste mõistmiseks iseloomuliku järjestuse erinevate elementide vahel. Aju-text dekodeerimise kontekstis tähendab see, et süsteem õpib mõistma seoseid eelmiste ja hilisemate streikide vahel. Näiteks tunnistab süsteem, et sõna “koer” järgib tõenäoliselt sõna “haukud” või sarnast verbi. Rünnakumehhanism võimaldab võrgul keskenduda sisendjärjestuse asjakohastele osadele ja kaaluda oma tähendust kogu järjestuse kontekstis.

Tõenäosuslikud häälemudelid

Analüüsides suures koguses tekstiandmeid, õpivad Transformer võrgud tõenäosuslikke keelemudeleid. Need mudelid esindavad statistilisi teadmisi sõnade ja lausete struktuuri ja tõenäosuse kohta keeles. Trafomoodul kasutab seda häälmudelit näiteks fragmentaarsete või mittetäielike sisendite täitmiseks või vigade parandamiseks. Näiteks kui süsteem dekodeerib stringi “Hus”, võib keelemudel tunnistada, et sõna “maja” on antud kontekstis tõenäolisem ja parandab sisendit vastavalt.

Sellistes süsteemides nagu Synchron's Chatt -integreerimine kasutatakse konteksti modelleerimiseks trafovõrkude võimet genereerida killustatavatest motoorsetest kavatsustest looduslikke ja sidusaid lauseid. Süsteem võib genereerida mõistlikke ja grammatilisi õigeid tekste isegi mittetäielike või mürarikkate ajusignaalidega, kasutades selle ulatuslikke keeleteadmisi ja võime konteksti tõlgendada.

Eelnevalt treenitud häälmudelite integreerimine: vigade korrigeerimine ja keeleline sidusus

Viimane moodul paljude aju transkriptsioonisüsteemide töötlemisjuhes on lõplik keelemoodul, mida sageli rakendatakse eelnevalt treenitud neuronaalse häälemudeli kujul nagu GPT-2 või BERT. Selle mooduli eesmärk on täiendavalt täpsustada trafomooduli genereeritud tekstijärjestusi, et parandada vigu ja optimeerida genereeritud teksti grammatilist sidusust ja looduslikkust.

Vigade vähendamine keeleliste tõenäosuste järgi

Häälmoodul kasutab oma ulatuslikke teadmisi keelest, grammatikast ja stiilist, et parandada vigu, mis võisid tekkida eelmistes dekodeerimise etappides. Keeleliste tõenäosuste ja kontekstiteabe abil saab häälmoodul vähendada joonistusvea määra (CER) kuni 45 %. Näiteks identifitseerib ja parandab see õigekirjavigu, grammatilisi vigu või semantiliselt ebajärjekindlaid tagajärgi.

Tundmatute sõnade dekodeerimine

Esialgsed koolitatud keelemudelid on võimelised dekodeerima tundmatuid sõnu või haruldasi sõnakombinatsioone, langedes tagasi nende võimele ühendada silbid ja mõista sõnade morfoloogilist struktuuri. Näiteks kui süsteem dekodeerib uut või ebaharilikku sõna, võib keelemoodul proovida seda teada saada teadaolevatest silpidest või sõna osadest ja tuletada selle tähenduse kontekstist.

Google'i CHIRP -mudel demonstreerib muljetavaldavalt õppimise eeliseid tohututest tekstiandmetest individuaalsete keelemustritega kohanemiseks. Chirpi koolitati 28 miljardit tekstiliini ja see suutis kiiresti kohaneda konkreetsete keeleharjumuste ja üksikute kasutajate sõnavaraga. See isikupärastamise võime on eriti oluline aju transkriptsioonisüsteemide jaoks, kuna halvatuse või keelehäiretega inimeste keelemustrid ja suhtlusvajadused võivad erineda väga erinevalt.

Kliinilised ja tehnilised piirangud: väljakutsed ulatusliku rakenduse poole

Riistvaraga seotud piirangud: teisaldatavus ja reaalsed võimekuse

Hoolimata aju transkriptsiooni tehnoloogia muljetavaldavast edusammudest, on selle tehnoloogia laialdast rakendamist endiselt mitmeid kliinilisi ja tehnilisi piiranguid.

Meg kaasaskantavus

Praegused MEG -süsteemid, näiteks 500 kg Electa Neuromag, on keerukad ja statsionaarsed seadmed, mis nõuavad fikseeritud laboratoorset keskkonda. Nende kaasaskantavuse puudumine piirab nende kasutamist väljaspool spetsialiseeritud uurimisasutusi. Kodukeskkonnas on vaja kaasaskantavaid ja mobiilseid MEG -süsteeme. Seetõttu on oluline uurimistöö eesmärk kergema, kompaktsema ja vähem energiamahuka MEG-andurite ja krüojahutusmeetodite arendamine.

Reaalse -aja latentsus

Paljud praegused aju transkriptsioonisüsteemid, sealhulgas Brain2qwerty, töötlevad lauseid alles pärast sisendi lõpuleviimist, mitte tegelaste reaalajas märkides. See reaalne latentsus võib mõjutada suhtlemise loomulikkust ja vedelikku. Ajusignaalide reaalajas töötlemine ja kohene tagasiside teksti vormis on intuitiivse ja kasutajasõbraliku suhtluse jaoks hädavajalik. Algoritmide töötlemiskiiruse parandamine ja latentsuse vähendamine on seetõttu olulised tehnilised väljakutsed.

Neurofüsioloogilised väljakutsed: motoorne sõltuvus ja individuaalne varieeruvus

Motoorne sõltuvus

Paljud praegused aju transkriptsioonisüsteemid dekodeerisid peamiselt ettenähtud otsa liigutusi või muid motoorseid tegevusi. See piirab nende rakendatavust täielikult halvatud patsientidel, kes ei suuda enam motoorseid signaale tekitada. Selle patsiendirühma jaoks on vaja motoorsest sõltumatuid BCI-süsteeme, mis põhinevad muudel neuronaalse aktiivsuse vormidel, näiteks rääkimine vaimse kujutlusvõime või puhta kavatsusega rääkimise visuaalses idees.

Individuaalne varieeruvus

Aju transkriptsioonisüsteemide täpsus ja jõudlus võivad inimestest märkimisväärselt erineda. Aju struktuuri, neuronaalse aktiivsuse ja kognitiivsete strateegiate individuaalsed erinevused võivad dekodeerimise keeruliseks muuta. Lisaks võib neurodegeneratiivsete haigustega patsientide täpsus väheneda, näiteks muutunud ajukoore aktiivsuse ja progresseeruvate neuronaalsete kahjustuste tõttu. Seetõttu on väga oluline areng tugevate ja adaptiivsete algoritmide areng, mis suudab kohaneda individuaalsete erinevuste ja aju aktiivsusega muutustega.

Eetiline mõju ja andmekaitse: ajuandmete vastutustundlik käsitlemine

Privaatsusriskid ajuandmetes: vaimse privaatsuse kaitse

Aju transkriptsiooni tehnoloogia areng tõstatab olulisi eetilisi küsimusi ja andmekaitseprobleeme. Võimalus ajusignaale dekodeerida ja seda tekstiks muuta on potentsiaalsed riskid üksikisikute privaatsuse ja vaimse autonoomia tekkeks.

Jättes uksepotentsiaali mõttepotentsiaali

Ehkki sellised praegused süsteemid nagu Brain2qwerty dekodeeris peamiselt kavandatud motoorsed tegevused, on teoreetiliselt potentsiaal, et tulevased süsteemid võiksid jäädvustada ka soovimatuid kognitiivseid protsesse või isegi mõtteid. Mõtete tehnoloogia idee tõstatab põhiküsimused privaatsuse ja vaimse intiimsfääri kaitse kohta. Selliste tehnoloogiate kuritarvitamiseks ja üksikisikute õiguste kaitsmiseks on oluline välja töötada selge eetiline ja õiguslik raamistik.

Anonüümikaraskused

EEG ja MEG -signaalid sisaldavad ainulaadseid biomeetrilisi mustreid, mis võivad muuta inimesi tuvastatavaks. Isegi anonüümseid ajuandmeid võiks potentsiaalselt tuvastada või väärkasutada volitamata eesmärkidel. Hirndi andmete anonüümsuse ja konfidentsiaalsuse kaitse on seetõttu ülioluline. Aju andmete vastutustundlikuks ja eetiliselt korrektsuse tagamiseks on vaja rangeid andmekaitse juhiseid ja turvameetmeid

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ digitaalse strateegia loomine või ümberpaigutamine ja digiteerimine

☑️ Rahvusvaheliste müügiprotsesside laiendamine ja optimeerimine

☑️ Globaalsed ja digitaalsed B2B kauplemisplatvormid

☑️ teerajaja ettevõtluse arendamine

Konrad Wolfenstein

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

Võite minuga ühendust võtta, täites alloleva kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) .

Ootan meie ühist projekti.

Xpert.digital on tööstuse keskus, mille fookus, digiteerimine, masinaehitus, logistika/intralogistics ja fotogalvaanilised ained.

Oma 360 ° ettevõtluse arendamise lahendusega toetame hästi tuntud ettevõtteid uuest äritegevusest pärast müüki.

Turuluure, hammastamine, turunduse automatiseerimine, sisu arendamine, PR, postkampaaniad, isikupärastatud sotsiaalmeedia ja plii turgutamine on osa meie digitaalsetest tööriistadest.

Lisateavet leiate aadressilt: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus