메타 뇌 2Qwerty와 메타 AI : 비 침습적 뇌 대 텍스트 디코딩의 이정표

유형을 잊어라! 메타 AI는 텍스트로 직접 생각을 디코딩합니다 - 커뮤니케이션의 미래

Meta AI를 통한 Brain2QWerty의 개발은 BCI (Brain Computer Interfaces)의 영역에서 상당한 진전을 나타냅니다. 최대 81 %의 표시를 달성했습니다. 기술이 아직 시장에 준비되지 않았더라도, 특히 새로운 커뮤니케이션 채널을 찾고있는 언어 나 운동 장애가있는 사람들에게 이미 큰 잠재력을 보여줍니다.

뇌 컴퓨터 인터페이스의 개발

역사적 배경과 의학적 요구

뇌 컴퓨터 인터페이스는 인간 뇌와 외부 장치 사이에 직접 통신 채널을 만들기 위해 개발되었습니다. 이식 된 전극을 가진 침습적 방법은 이미 90 %이상 높은 정확도를 제공하지만 감염 및 외과 적 개입의 필요성을 포함한 상당한 위험과 관련이 있습니다. EEG 및 MEG와 같은 비 침습적 대안은 더 안전한 것으로 간주되지만 지금까지는 신호 품질이 제한적으로 어려움을 겪어야했습니다. Meta AI의 Brain2QWerty는 MEG 기반 디코딩의 경우 19 %의 오류율에 도달 하여이 격차를 해소하려고합니다.

EEG vs. MEG : 측정 방법의 장점과 단점

EEG는 전극에 의한 두피의 전기장을 측정하는 반면, MEG는 뉴런 활동의 자기장을 기록합니다. Meg는 훨씬 높은 공간 해상도를 제공하며 신호 왜곡에 덜 취약합니다. 이는 MEG가있는 Brain2QWerty가 32 %의 도면 오류율을 달성하는 이유를 설명하는 반면 EEG 기반 시스템은 67 %의 오류율이 있습니다. 그러나 가격이 최대 2 백만 달러이고 500kg의 무게가있는 Meg 장치는 액세스하기가 어렵고 현재 광범위한 용도에 적합하지 않습니다.

BRAIN2QWERTY의 아키텍처 및 기능

신호 처리를위한 3 단계 모델

Brain2QWerty는 세 가지 모듈의 조합에 의존합니다.

• 컨볼 루션 모듈 : MEG/EEG의 원시 데이터에서 공간-시간 특성을 추출하고 타이핑시 모터 충동과 관련된 패턴을 식별합니다.
• 변압기 모듈 : 컨텍스트 정보를 기록하기 위해 뇌 신호를 순차적으로 분석하여 개별 문자 대신 전체 단어의 예측을 가능하게합니다.
• 언어 모듈 : 사전 훈련 된 뉴런 네트워크는 언어 확률에 따라 오류를 수정합니다. 예를 들어, "hll@"는 상황에 맞는 지식에 의해 "hello"에 대한 완성됩니다.

훈련 과정 및 적응성

이 시스템은 MEG 스캐너에서 20 시간 동안 20 시간을 20 시간 동안 보낸 35 명의 건강한 대상의 데이터로 교육을 받았습니다. 그들은 " el procesador ejecuta la instrucción "와 같은 문장을 반복적으로 입력했습니다. 이 시스템은 모든 키보드 부호에 대한 특정 신경 서명을 식별하는 법을 배웠습니다. 흥미롭게도 Brain2QWerty는 또한 타이핑 오류를 수정할 수 있었으며 이는인지 과정을 통합했음을 나타냅니다.

기존 시스템과의 성능 평가 및 비교

정량적 결과

테스트에서 MEG의 Brain2QWerty는 평균 문자 오류율 32 %에 도달했으며 일부 대상은 19 %를 얻었습니다. 비교 : 전문 인간 전사자는 약 8 %의 오류율을 달성하는 반면 Neuralink와 같은 침습적 시스템은 5 %미만입니다. EEG 기반 디코딩은 67 % 오류율로 상당히 악화되었습니다.

질적 진보

외부 자극 또는 상상적인 움직임을 사용한 이전 BCI와 달리 Brain2QWerty는 두민을 할 때 천연 운동 과정에 의존합니다. 이것은 사용자의인지 노력을 줄이고 처음으로 비 침습적 뇌 신호에서 전체 문장의 해독을 가능하게합니다.

생각에서 텍스트까지 : 일반화의 장애물을 극복하십시오

기술적 한계

현재 문제는 다음과 같습니다.

• 실시간 처리 : BRAIN2QWERTY는 현재 신호가 아닌 문장을 완료 한 후에 만 ​​디코딩 할 수 있습니다.
• 장치 이식성 : 현재 MEG 스캐너는 매일 사용하기에는 너무 부피가 커집니다.
• 일반화 :이 시스템은 건강한 대상으로 만 테스트되었습니다. 운동 제한이있는 환자에서 작동하는지 여부는 확실하지 않습니다.

BRAIN2QWERTY : 혁명 또는 위험? 데이터 보호 점검의 Metas Brain 인터페이스

뇌 신호를 읽을 가능성은 심각한 데이터 보호 문제를 제기합니다. Meta는 Brain2Qwerty가 의도 된 팁 움직임을 캡처하고 무의식적 인 생각이 없다고 강조합니다. 또한 현재 상업적 계획은 없지만 주로 신경 언어 처리를 연구하는 데 과학적으로 사용됩니다.

미래의 관점 및 가능한 응용

전송 학습 및 하드웨어 최적화

메타 연구는 학습을 전송하여 모델을 다른 사용자에게 전송합니다. 첫 번째 테스트는 사람 A를 위해 훈련 된 KI가 미세 조정으로 사람 B에도 사용할 수 있음을 보여줍니다. 이와 동시에 연구원들은 저렴하고 더 컴팩트 한 휴대용 메그 시스템에서 작업합니다.

언어 CI와의 통합

장기적으로 Brain2QWerty 인코더는 GPT-4와 같은 음성 모델과 결합 될 수 있습니다. 이를 통해 뇌 신호를 의미 론적 표현으로 직접 변환하여 복잡한 함량의 디코딩이 가능합니다.

임상 응용

증후군이 잠긴 환자 또는 Brain2QWerty가 혁신적인 의사 소통 옵션을 제공 할 수있는 것처럼. 그러나이를 위해서는 시각적 아이디어와 같은 모터 독립 신호가 시스템에 통합되어야합니다.

향후 트렌드 : AI와 혁신적인 하드웨어 덕분에 생각 -통제 된 커뮤니케이션

Metas Brain2QWerty는 비 침습적 BCI가 딥 러닝에 의해 크게 개선 될 수 있음을 인상적으로 보여줍니다. 기술은 여전히 ​​개발 단계에 있지만 안전한 커뮤니케이션 보조 도구를위한 길을 열어줍니다. 향후 연구는 침습적 시스템으로의 격차를 해소하고 윤리적 프레임 워크 조건을 정의해야합니다. 하드웨어와 AI가 더욱 발전함에 따라 사고 통제 커뮤니케이션의 비전은 곧 현실이 될 수 있습니다.

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Metas Brain2Qwerty가있는 메타 AI : 비 침습적 뇌 대 텍스트 디코딩의 이정표

Meta AI를 통한 Brain2QWerty의 개발은 비 침습적 뇌 컴퓨터 인터페이스 (BCI)의 연구 분야에서 중요한 획기적인 혁신입니다. 최적의 조건에서는 부호 수준에서 최대 81 %의 현저한 정밀도를 달성합니다. 이 기술은 아직 일상적인 용도로 준비가되지 않았지만 완전히 새로운 형태의 커뮤니케이션을 열 수있는 장기적인 잠재력을 인상적으로 보여줍니다. 이러한 진보는 전 세계 수백만 명의 사람들의 삶과 커뮤니케이션 및 기술에 대한 생각 방식을 근본적으로 변화시킬 수 있습니다.

뇌 컴퓨터 인터페이스의 기본 사항 : 과학을 통한 여정

역사적 뿌리와 임상 적용에 대한 긴급한 필요성

인간 뇌와 외부 장치 사이를 직접 연결한다는 아이디어는 새로운 것이 아니라 수십 년의 연구와 혁신에 뿌리를두고 있습니다. 짧은 뇌 컴퓨터 인터페이스 또는 BCI는이 직접 통신 경로를 설정하는 시스템입니다. 과학자들이 뇌의 전기 활동을보다 밀접하게 조사하기 시작 하면서이 분야의 첫 번째 개념과 실험은 20 세기로 거슬러 올라갑니다.

전극이 뇌에 직접 이식 된 침습적 BCI 방법은 이미 인상적인 결과를 얻었으며 경우에 따라 90 %이상의 정확도를 달성했습니다. 이 시스템은 복잡한 모터 명령을 해독하고 예를 들어 사고력을 통해 보철물 또는 컴퓨터 커서를 제어 할 수 있음을 보여주었습니다. 이러한 성공에도 불구하고 침습적 방법은 상당한 위험과 관련이 있습니다. 뇌의 외과 적 개입은 항상 이식 된 하드웨어의 감염, 조직 손상 또는 장기 합병증의 위험이 있습니다. 또한, 임플란트의 장기 안정성과 뇌 조직과의 상호 작용은 지속적인 도전입니다.

EEG 및 MEG와 같은 비 침습적 대안은 수술이 필요하지 않기 때문에 훨씬 더 안전한 방법을 제공합니다. EEG에서, 전극은 두피에 배치되어 전기장을 측정하는 반면, MEG는 신경 활동에서 발생하는 자기장을 캡처합니다. 그러나 과거에는 신호 품질이 낮아지고 해독이 낮아서 이러한 방법은 종종 실패했습니다. 문제는 신뢰할 수있는 의사 소통을 가능하게하기 위해 두개골 외부에서 측정 된 비교적 약하고 시끄러운 신호에서 충분한 정보를 추출하는 것이 었습니다.

Meta ai는 Brain2QWerty와 함께이 격차를 정확하게 다루었습니다. 기계 학습의 고급 알고리즘과 EEG 및 MEG 데이터의 조합을 사용함으로써 MEG 기반 디코딩에서 오류율 만 19 % 만 입증하는 데 성공했습니다. 이것은 상당한 진전이며 실용적인 응용 프로그램에 더 가까운 비 침습적 BCI에 접근합니다. Brain2Qwerty의 발달은 기술적 인 성공 일뿐 만 아니라 마비, 뇌졸중 또는 기타 질병으로 인해 다른 질병이나 다른 질병으로 말할 수있는 능력을 잃은 사람들에게 희망의 희미한 일입니다. 이 사람들에게 신뢰할 수있는 두뇌-텍스트 인터페이스는 삶의 질에 대한 혁명을 의미하고 사회 생활에 다시 적극적으로 참여할 수 있습니다.

기술적 인 차이점 : EEG 대 Meg

Brain2QWerty의 성능과 그 진보를 완전히 이해하려면 EEG와 MEG의 기술적 차이를 자세히 살펴 보는 것이 중요합니다. 두 방법 모두 다른 BCI 응용 프로그램에 대한 적용 가능성에 영향을 미치는 특정 장점과 단점이 있습니다.

electroencephalography (EEG)는 신경 과학 및 임상 진단에서 확립되고 광범위한 방법입니다. 그것은 뇌에서 뉴런 그룹의 집단 활동으로 인한 전기 전위 변동을 측정합니다. 이러한 변동은 일반적으로 두피에 부착 된 전극을 통해 기록됩니다. EEG 시스템은 비교적 저렴하고 모바일이며 사용하기 쉽습니다. 그들은 밀리 초 범위에서 높은 시간 해상도를 제공하므로 뇌 활동의 빠른 변화를 정확하게 기록 할 수 있습니다. 그러나 EEG는 공간 해상도가 제한되어 있습니다. 전기 신호는 두개골과 두피를 통과 할 때 왜곡되고 번지므로 뉴런 활동 공급원의 정확한 위치를 찾기가 어렵습니다. 일반적으로 EEG의 공간 해상도는 10-20 밀리미터 이상입니다.

반면, 자기 전류 (MEG)는 신경 전류에 의해 생성되는 자기장을 측정합니다. 전기장과 달리, 자기장은 두개골 조직에 의해 덜 영향을받습니다. 이는 밀리미터 범위 (약 2-3mm)에있는 MEG의 공간 분해능이 상당히 높아집니다. 따라서 Meg는 신경 활동을보다 정확하게 위치시키고 다른 뇌 영역의 활동에서 더 미세한 차이를 인식 할 수있게합니다. 또한 Meg는 EEG와 비슷한 매우 좋은 시간 해상도를 제공합니다. MEG의 또 다른 장점은 EEG보다 특정 유형의 뉴런 활동을 더 잘 포착 할 수 있다는 것입니다. 특히 하부 뇌 영역 및 접선 지향 전류에서의 활동.

MEG의 주요 단점은 정교하고 비싼 기술입니다. MEG 시스템은 자기장에 매우 민감한 센서로서 초전도 양자 간섭계 (오징어)가 필요합니다. 이 오징어는 매우 낮은 온도 (절대 제로 포인트 근처)에서 냉각되어 장치의 작동 및 유지 보수가 복잡하고 비싸게됩니다. 또한 외부 자기장의 장애를 최소화하기 위해 MEG 측정은 자기 적으로 차폐 된 방에서 수행되어야합니다. 이 객실은 또한 비싸고 설치하기가 복잡합니다. 전형적인 MEG 장치의 비용은 최대 2 백만 달러이며 무게는 약 500kg입니다. 이러한 요인들은 MEG 기술의 확산을 상당히 고려합니다.

EEG (32 % 문자 오류율 vs. 67 %)에 비해 MEG로 Brain2QWerty의 성능이 크게 증가하면 해독 작업을 요구하기위한 MEG의 더 높은 신호 품질 및 공간 해상도의 장점이 강조됩니다. EEG는 훨씬 더 접근 가능한 기술이지만, MEG는보다 정확한 측정 방법과 정교한 알고리즘을 가진 비 침습적 BCI 연구에서 여전히 상당한 잠재력이 있음을 보여줍니다. 미래의 개발은 MEG의 비용과 복잡성을 줄이거 나 신호 품질 및 공간 해상도 측면에서 유사한 이점을 제공하는 대안적이고 저렴한 방법을 개발하는 것을 목표로 할 수 있습니다.

BRAIN2QWERTY의 아키텍처 및 기능 : 후드 아래의 모습

신호 처리의 3 단계 모델 : 뇌 신호에서 텍스트로

Brain2QWerty는 정교한 3 단계 모델을 사용하여 복잡한 뉴런 신호를 읽을 수있는 텍스트로 변환합니다. 이 모델은 비 침습적 뇌 대 텍스트 디코딩의 과제에 대처하기 위해 기계 학습 및 신경망의 가장 현대적인 기술을 결합합니다.

컨볼 루션 모듈

공간 시간 기능의 추출 : 파이프 라인의 첫 번째 모듈은 CNN (Convolution Neuronal Network)입니다. CNN은 특히 공간 및 시간적 데이터에서 패턴을 인식하는 데 능숙합니다. 이 경우 CNN은 MEG 또는 EEG-의 원시 데이터를 분석합니다.

센서가 기록됩니다. 팁 움직임을 디코딩하는 데 관련된 특정 공간 시간 기능을 추출합니다. 이 모듈은 가상 키보드에 입력 할 때 미묘한 모터 충동과 관련이있는 뇌 신호에서 반복적 인 패턴을 식별하도록 훈련되었습니다. 어떤면에서, 그것은 뇌 신호에서 "소음"을 필터링하고 유익한 주식에 중점을 둡니다. CNN은 특정 팁 운동에서 어떤 뇌 영역이 활성화되어 있는지, 그리고이 활동이 제 시간에 어떻게 발전하는지 알게됩니다. 다른 키보드 공격을 구별 할 수있는 특징적인 패턴을 식별합니다.

변압기 모듈

컨텍스트를 이해하고 시퀀스 분석 : 두 번째 모듈은 변압기 네트워크입니다. 변압기는 순차적 데이터, 특히 자연 언어 처리에서 혁신적인 것으로 입증되었습니다. Brain2QWerty의 맥락에서, 변압기 모듈은 컨볼 루션 모듈에 의해 추출 된 뇌 신호의 서열을 분석한다. 변압기 네트워크의 성공의 핵심은 "주의"메커니즘에 있습니다. 이 메커니즘은 네트워크가 순서대로 다른 요소들 사이의 관계와 의존성을 파악할 수있게합니다.이 경우 다른 글자 나 단어를 나타내는 연속적인 뇌 신호 사이의 경우. 변압기 모듈은 입력의 컨텍스트를 이해하고 다음 부호 또는 단어에 대한 예측을 할 수 있습니다. 그것은 특정 문자 조합이 다른 문자보다 더 가능성이 높으며 단어가 서로 특정 문법과 의미 론적 관계에서 문장에 있다는 것을 알게됩니다. 이 컨텍스트를 모델링하는이 능력은 개별 문자를 해독 할뿐만 아니라 전체 문장을 이해하고 생성하는 데 중요합니다.

음성 모듈

오류 수정 및 언어 지능 : 세 번째 및 마지막 모듈은 사전 훈련 된 뉴런 음성 모델입니다. 이 모듈은 변압기 모듈에 의해 생성 된 텍스트 시퀀스를 정제하고 수정하는 것을 전문으로합니다. 이러한 시스템에서 사용될 수있는 GPT-2 또는 BERT와 같은 언어 모델은 엄청난 양의 텍스트 데이터에 대해 교육을 받았으며 언어, 문법, 스타일 및 시맨틱 관계에 대한 포괄적 인 지식을 가지고 있습니다. 언어 모듈은이 지식을 사용하여 이전 디코딩 단계에서 만들 수있는 실수를 수정합니다. 예를 들어, 시스템이 신호 소음 또는 디코딩 휴가로 인해 "hello"대신 "hll@"를 제공하는 경우 언어 모듈은 "hello"에 대한 언어 확률 및 상황 지식의 도움으로이를 인식하고이를 수정할 수 있습니다. 따라서 음성 모듈은 이전 모듈의 원시 에디션을 코 히어 런트 및 문법적 올바른 텍스트로 변환하는 일종의 "지능형 교정기"역할을합니다. 디코딩의 정확성뿐만 아니라 생성 된 텍스트의 가독성과 자연도를 향상시킵니다.

교육 데이터 및 적응성 기술 : 태핑에서 배우는 학습

Brain2QWerty를 훈련시키고 성능을 개발하기 위해 광범위한 데이터가 필요했습니다. 메타 AI는 35 명의 건강한 대상과의 연구를 수행했습니다. 각 대상은 다양한 문장을 입력하면서 MEG 스캐너에서 약 20 시간을 보냈습니다. 문장은 스페인어 ( "El Procesador Ejecuta la instrucción" - "프로세서가 지시어를 수행한다")를 포함하여 다른 언어로되어있어 시스템의 다양성을 보여줍니다.

팁 동안, 시험 대상의 뇌 활동은 MEG로 기록되었다. AI는 각 개별 키보드 부호에 대한 특정 뉴런 시그니처를 식별하기 위해이 데이터를 분석했습니다. 시스템은 어떤 뇌 활동의 패턴이 문자 "A", "B", "C"를 입력하는 데 해당하는지 배웠습니다. 시스템이 수신 된 데이터가 많을수록 이러한 패턴의 감지가 더 정확하게 감지되었습니다. 새로운 언어를 배우는 것과 비슷합니다. 더 많은 연습을하고 더 많은 예를 볼수록 더 잘 들어갑니다.

이 연구의 흥미로운 측면은 Brain2Qwerty가 올바른 팁 항목을 배웠을뿐만 아니라 테스트 대상의 타이핑 오류를 인식하고 수정 한 것도 배웠다는 것입니다. 이는 시스템이 순수한 운동 프로세스를 포착 할뿐만 아니라 특정 단어 나 문장의 의도 및 기대와 같은인지 과정을 입력한다는 것을 나타냅니다. 예를 들어, 주제가 "fhelr" "실수로"유형이지만 실제로 "오류"를 작성하려는 경우, 대상의 모터 신호가 유형 오류를 반영하더라도 시스템은이를 인식하고 오류를 수정할 수 있습니다. 인지 수준에서 시정 오류를위한 이러한 능력은 Brain2QWerty의 고급 지능과 적응성의 징후입니다.

1 인당 훈련 데이터의 양은 상당했습니다. 각 과목은 연구 중에 수천 명의 문자를 입력했습니다. 이 많은 양의 데이터를 통해 AI는 새롭고 알려지지 않은 입력에서도 잘 작동하는 강력하고 신뢰할 수있는 모델을 배울 수있었습니다. 또한, 시스템의 개별 팁 스타일 및 뉴런 시그니처에 적응할 수있는 능력은 개별 사용자의 특정 요구와 특성에 맞게 맞춤화 된 개인화 된 BCI 시스템의 가능성을 보여줍니다.

성과 평가 및 비교 : Brain2QWerty는 경쟁에서 어디에 있습니까?

정량적 결과 : 척도로서 문자 오류율

BRAIN2QWERTY의 성능은 도면 오류율 (CER- 문자 오류율)에 따라 정량적으로 측정되었습니다. CER은 실제로 입력 된 텍스트와 비교하여 디코딩 된 문자의 비율이 잘못되었음을 나타냅니다. CER이 낮을수록 정확도가 커집니다.

테스트에서 MEG의 Brain2QWerty는 평균 32 %에 도달했습니다. 이것은 100 개의 디코딩 된 문자 중 평균 약 32 명이 잘못되었음을 의미합니다. 최고의 주제는 심지어 19 % CER에 도달했으며, 이는 비 침습적 BCI 시스템의 매우 인상적인 성능을 나타냅니다.

비교를 위해 : 전문 인간 전사자는 보통 약 8 %의 CER에 도달합니다. 전극이 뇌에 직접 이식되는 침습적 BCI 시스템은 5 %미만의 오차 속도가 낮을 ​​수 있습니다. Brain2QWerty를 사용한 EEG 기반 디코딩은 67 %로이 응용 프로그램에 대한 MEG의 명확한 우수성을 강조하지만 EEG는 아직이 특정 구현에서 동일한 정밀도를 달성하지 못한다는 것을 보여줍니다.

최적의 조건에서 19 %의 CER에 도달했음을 주목하는 것이 중요합니다. 즉, 훈련 된 대상과 고품질 메그 장비가있는 통제 된 실험실 환경에서. 실제 적용 시나리오에서, 특히 신경계 질환이 있거나 이상적인 측정 조건에 따라 실제 오류율이 더 높을 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 Brain2QWerty의 결과는 상당한 진전이며 비 침습적 BCI가 정확성과 신뢰성 측면에서 침습적 시스템에 점점 더 다가오고 있음을 보여줍니다.

질적 진보 : 자연과 직관적 인 작업

정확도의 정량적 개선 외에도 BRAIN2QWERTY는 초기 BCI 시스템에서 질적 진전을 나타냅니다. 예를 들어, 사용자는 화면에서 커서를 움직이거나 깜박이는 조명에주의를 기울여 명령을 내리는 것을 상상해야했습니다. 이러한 방법은인지 적으로 소진되고 직관적이지 않을 수 있습니다.

반면에 Brain2QWerty는 타이핑 할 때 자연 운동 공정을 사용합니다. 가상 키보드에 입력 할 때 실제 또는 의도 된 움직임에 연결된 뇌 신호를 디코딩합니다. 이것은 시스템을보다 직관적으로 만들고 사용자의인지 노력을 줄입니다. BCI를 제어하기 위해 상상하고 입력하고 정신적 과제를 추상적으로 해결하는 것이 더 자연 스럽습니다.

또 다른 중요한 질적 진보는 두개골 밖에서 측정 된 뇌 신호에서 완전한 문장을 해독하는 Brain2QWerty의 능력입니다. 초기 비 침습적 BCI 시스템은 종종 개별 단어 또는 짧은 문구를 해독하는 것으로 제한되었습니다. 전체 문장을 이해하고 생성하는 능력은 커뮤니케이션과 기술과의 상호 작용을위한 새로운 기회를 열어줍니다. 그것은 개별 단어 나 명령을 힘들게 조립하는 대신 더 자연스럽고 유동적 인 대화와 상호 작용을 가능하게합니다.

도전과 윤리적 영향 : 책임있는 혁신의 방법

기술적 한계 : 실제 적합성으로가는 길에 장애물

Brain2QWerty의 인상적인 진보에도 불구하고,이 기술을 실제로 사용하기 전에 마스터 해야하는 많은 기술적 과제가 여전히 있습니다.

실시간 처리

BRAIN2QWERTY 텍스트는 현재 문자의 실시간 표시가 아니라 문장을 완료 한 후에 만 ​​디코딩됩니다. 그러나 실시간 디코딩은 자연 및 액체 통신에 필수적입니다. 이상적으로, 사용자는 키보드의 일반 입력과 유사하게 생각하거나 탭하는 동안 생각을 텍스트로 변환 할 수 있어야합니다. 따라서 처리 속도를 개선하고 대기 시간 시간을 줄이는 것이 향후 개발의 중요한 목표입니다.

장치 이식성

Meg 스캐너는 자기 차폐 실이 필요한 크고 무겁고 비싼 장치입니다. 가정용 또는 전문 실험실 환경 밖에서 사용하기에 적합하지 않습니다. BCI 기술을 광범위하게 사용하려면 휴대용, 무선 및 저렴한 장치가 필요합니다. 보다 컴팩트 한 MEG 시스템의 개발 또는 신호 품질 개선 및 EEG의 디코딩 정확도는 자연스럽게 휴대 성이어야합니다. 중요한 연구 방향입니다.

일반화 및 환자 인구

Brain2Qwerty에 대한 연구는 건강한 대상으로 수행되었습니다. 마비, 언어 장애 또는 신경 퇴행성 질환이있는 환자에서 시스템이 얼마나 잘 작동하는지 여부는 여전히 불분명합니다. 이 환자 그룹은 종종 디코딩을 어렵게 만들 수있는 뇌 활동 패턴을 변화 시켰습니다. 가장 긴급한 사람이 필요한 사람들의 효과와 적용 가능성을 보장하기 위해 Brain2QWerty 및 유사한 시스템을 다양한 환자 집단에 테스트하고 적응시키는 것이 중요합니다.

윤리적 질문 : 데이터 보호, 프라이버시 및 읽기 한계

생각을 텍스트로 변환하는 능력은 특히 데이터 보호 및 개인 정보와 관련하여 심오한 윤리적 질문을 제기합니다. 기술이 잠재적으로 "읽기"할 수 있다는 생각은 걱정하고 윤리적 의미를 신중하게 조사해야합니다.

Meta Ai는 Brain2QWerty가 현재 의도 된 팁 운동 만 포착하고 자발적인 생각이나 비자발적인지 과정은 없다고 강조합니다. 이 시스템은 가상 키보드를 활용하려는 의식적인 시도와 관련된 신경 시그니처를 인식하도록 훈련되었습니다. 일반적인 생각이나 감정을 해독하도록 설계되지 않았습니다.

그럼에도 불구하고, 의도 된 행동의 디코딩과 생각의“읽기”사이의 경계가 어디에 있는지 문제는 여전히 남아있다. 진보적 인 기술과 디코딩 정확도가 향상됨에 따라 향후 BCI 시스템은 점점 더 미묘하고 복잡한인지 과정을 포착 할 수있을 수 있습니다. 이는 특히 기술이 상업적으로 사용되거나 일상 생활에 통합되는 경우 프라이버시를 고려할 수 있습니다.

BCI 기술의 개발 및 적용을위한 윤리적 프레임 워크 조건과 명확한 지침을 만드는 것이 중요합니다. 여기에는 데이터 보호, 데이터 보안, 설명 후 동의 및 남용에 대한 보호 문제가 포함됩니다. 사용자의 개인 정보와 자율성이 존중되고 BCI 기술이 사람과 사회의 복지에 사용되도록해야합니다.

Meta AI는 Brain2QWerty에 대한 그들의 연구가 주로 신경 언어 처리를 이해하는 역할을하며 현재 시스템에 대한 상업적 계획이 없다고 강조했습니다. 이 성명서는 BCI 기술 분야의 연구 개발이 처음부터 윤리적 고려 사항에 의해 안내되고 잠재적 인 사회적 영향이 신중하게 평가되어야한다는 필요성을 강조합니다.

미래의 발전과 잠재력 : 생각에 대한 비전 -대조 미래

전송 학습 및 하드웨어 혁신 : 진행 가속도

Brain2Qwerty 및 관련 BCI 시스템에 대한 연구는 역동적이고 빠르게 개발되는 분야입니다. 미래에 비 침습적 BCI의 성능과 적용 가능성을 더욱 향상시킬 수있는 많은 유망한 연구 방향이 있습니다.

옮기다

Meta AI 연구는 학습 기술을 전달하여 다른 과목들 사이에서 훈련 된 모델을 전송합니다. Brain2Qwerty는 현재 각 개인마다 개별적으로 교육을 받아야하며, 이는 시간이 소요되고 자원 집약적입니다. 전송 학습을 통해 한 사람이 다른 사람을위한 모델을 훈련시키기위한 기초로 사용하도록 훈련 된 모델을 가능하게 할 수 있습니다. 첫 번째 테스트는 사람 A를 위해 훈련 된 KI가 미세 조정으로 사람 B에도 사용할 수 있음을 보여줍니다. 이는 교육 노력을 크게 줄이고 개인화 된 BCI 시스템의 개발을 가속화합니다.

하드웨어 혁신

소프트웨어 개발과 병행하여 연구원들은 비 침습적 BCI의 하드웨어 개선을 위해 노력하고 있습니다. 중요한 초점은 무선과 저렴한 휴대용 MEG 시스템의 개발에 중점을 둡니다. 새로운 센서 기술과 냉동 냉각 방법을 기반으로하는 유망한 접근법이 더 작고 가볍고 에너지 집약적 인 메그 장치를 가능하게 할 수 있습니다. 또한 EEG 영역에서 고밀도 전극 어레이 및 개선 된 신호 처리의 발전에서도 EEG의 신호 품질 및 공간 해상도를 향상시키기위한 개선 된 신호 처리가 있습니다.

언어 CI와의 통합 : 차세대 디코딩

장기적으로, 뇌-텍스트 디코딩과 GPT-4 또는 이와 유사한 아키텍처와 같은 고급 음성 모델과의 조합은 더욱 강력하고 다재다능한 BCI 시스템으로 이어질 수 있습니다. 뇌 신호를 텍스트 표현으로 변환하는 BRAIN2QWERTY의 인코더는 음성 모델의 생성 기술과 병합 될 수 있습니다.

이것은 알 수없는 문장과 더 복잡한 생각을 디코딩 할 수있게 해줍니다. 미래의 시스템은 팁 움직임을 해독하는 대신 뇌 신호를 의미 론적 표현으로 직접 변환 할 수 있으며, 이는 음성 모델에서 일관되고 현명한 답변이나 텍스트를 생성하는 데 사용될 수 있습니다. 이 통합은 뇌 컴퓨터 인터페이스와 인공 지능 사이의 한계를 계속 흐리게하고 완전히 새로운 형태의 인간 컴퓨터 상호 작용으로 이어질 수 있습니다.

임상 적용 : 의사 소통 장벽이있는 사람들을위한 희망

증후군이 잠긴 환자 또는 기타 심각한 신경계 질환 환자의 경우 Brain2QWerty 및 유사한 기술이 삶을 변화시키는 의사 소통 원조 일 수 있습니다. 완전히 마비되고 말하는 능력을 잃어 버리거나 전통적인 능력을 잃어버린 사람들에게는 신뢰할 수있는 뇌-텍스트 인터페이스는 자신의 생각과 필요를 표현하고 외부 세계와 상호 작용하는 방법이 될 수 있습니다.

그러나 팁 움직임에 의존하는 Brain2QWerty의 현재 버전은 모터 독립 신호를 통합하기 위해 더욱 발전해야합니다. 완전히 마비 된 환자에게는 다른 형태의 뉴런 활동에 기반한 시스템, 예를 들어 실제 운동 설계없이 시각 상상력, 정신적 상상력 또는 의도에 대해 말하는 데 필요합니다. 이 분야의 연구는 BCI 기술이 더 넓은 환자에게 접근 할 수 있도록하는 데 중요합니다.

Metas Brain2Qwerty는 딥 러닝 및 고급 신호 처리를 사용하여 비 침습적 BCI를 크게 향상시킬 수 있음을 보여주었습니다. 이 기술은 여전히 ​​실험실 단계에 있으며 극복해야 할 많은 어려움이 있지만 더 안전하고 접근하기 쉽고 사용자가 우호적 인 커뮤니케이션 보조 도구를위한 길을 열어줍니다. 향후 연구는 침습적 시스템에 대한 격차를 더욱 닫고 윤리적 틀을 명확하게하고 기술을 다른 사용자 그룹의 요구에 적응시켜야합니다. 하드웨어, AI 모델 및 뇌에 대한 우리의 이해가 더욱 발전함에 따라, 사고 통제 된 의사 소통의 비전은 너무 먼 미래에서 현실이 될 수 있으며 전 세계 수백만의 사람들의 삶을 변화시킬 수 있습니다.

뉴런 디코딩 및 텍스트 생성 : 현대 뇌 전사 시스템의 기능 세부 사항

뇌 신호를 텍스트로 직접 번역하는 능력은 신경 과학, 인공 지능 및 컴퓨터 기술의 인터페이스에서 매력적이고 유망한 연구 분야입니다. Metas Brain2QWerty와 같은 현대 뇌 전사 시스템은 뇌의 조직과 기능에 대한 신경 과학적 지식을 정교한 딥 러닝 아키텍처와 결합하는 복잡한 다단계 프로세스를 기반으로합니다. 중점은 언어, 운동 또는인지 과정과 관련이있는 뉴런 활동 패턴의 해석에 중점을 둡니다. 이 기술은 의료 응용 프로그램 (예 : 마비가있는 사람들, 예를 들어 새로운 인간-컴퓨터 인터페이스)의 커뮤니케이션 원조로서의 의료 응용 분야에서 변화하는 역할을 수행 할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다.

신호 기록 및 처리의 기본 원리 : 뇌와 컴퓨터 사이의 다리

비 침습적 측정 기술 : EEG 및 MEG 비교

현대의 뇌 전사 시스템은 주로 뇌 활동을 측정하기위한 두 가지 비 침습적 방법 인 electroencephalography (EEG) 및 magnetoencephalography (MEG)에 의존합니다. 두 기술 모두 수술을받지 않고 두개골 외부의 뉴런 신호를 가능하게합니다.

electroencephalography (EEG)

EEG는 두피의 전기 전위 변화를 측정하는 확립 된 신경 생리 학적 방법입니다. 이러한 잠재적 변화는 뇌에서 큰 뉴런 그룹의 동기화 된 활동에서 발생합니다. EEG 측정의 경우, 최대 256 개의 전극이 두피에, 일반적으로 전체 헤드 영역을 덮는 표준화 된 배열로 배치됩니다. EEG 시스템은 전극 사이의 전압 차이를 기록하고 뇌 활동의 시간 역학을 반영하는 전기 폴로 그램을 만듭니다. EEG는 최대 1 밀리 초의 높은 시간 해상도를 특징으로하며, 이는 뇌 활동의 매우 빠른 변화가 정확하게 기록 될 수 있음을 의미합니다. 그러나 EEG의 공간 해상도는 제한되어 있으며 일반적으로 10-20 밀리미터 범위입니다. 이는 두개골 뼈, 두피 및 기타 조직 층이 통과 할 때 전기 신호가 공간적으로 왜곡되고 번져 있기 때문입니다. EEG는 많은 임상 및 연구 분야에서 널리 퍼져있는 비교적 저렴하고 모바일 방법입니다.

Magnetoencephalography (Meg)

MEG는 뇌의 신경 전류에 의해 생성되는 자기장을 포착하는 보완적인 신경 생리 학적 방법입니다. 전기장과 달리, 자기장은 두개골의 생물학적 조직에 의해 덜 영향을받습니다. 이것은 뉴런 활동 공급원의보다 정확한 위치와 EEG에 비해 더 높은 공간 해상도로 이어진다. Meg는 약 2-3 밀리미터의 공간 해상도에 도달합니다. MEG 시스템의 센서는 가장 작은 자기장 변화에 매우 민감한 초전도 양자 간섭계 (오징어)입니다. 민감한 오징어 센서를 외부 자기 장애로부터 보호하고 초전도 특성을 유지하기 위해 MEG 측정은 자기 적으로 차폐 된 방과 매우 낮은 온도 (절대 제로 포인트 근처)에서 수행되어야합니다. 이로 인해 MEG 시스템은 EEG 시스템보다 기술적으로 더 복잡하고 비싸고 휴대성이 떨어집니다. 그럼에도 불구하고, MEG는 많은 연구 분야에서, 특히 공간 분해능이 높고 신호 왜곡이 낮아서인지 과정과 신경 활동의 정확한 위치를 조사 할 때 많은 연구 분야에서 상당한 이점을 제공합니다.

Meta의 Brain2Qwerty 실험에서, MEG와 EEG 사이의 성능의 유의미한 차이는 뇌-텍스트 디코딩에서 정량화되었다. Meg는 32 %의 도면 오류율 (CER)을 달성했지만 CER은 EEG에서 67 %였습니다. 자기 적으로 차폐 된 방과 훈련 된 피험자와 같은 최적의 조건에서 MEG와의 CER은 최대 19 %로 줄어들 수도 있습니다. 이러한 결과는 특히 높은 공간 정밀도 및 신호 품질이 필요한 경우 디코딩 작업을 요구하는 MEG의 장점을 강조합니다.

컨볼 루션 네트워크를 통한 신호 기능 추출 : 뉴런 데이터의 패턴 인식

뇌 전사 시스템에서 뉴런 신호 처리의 첫 번째 단계는 EEG 또는 MEG의 원시 데이터에서 관련 기능을 추출하는 것입니다. 이 작업은 일반적으로 Convolution Neuronal Networks (CNN)에 의해 수행됩니다. CNN은 EEG 및 MEG 신호의 경우와 같이 공간 및 시간적 구조화 된 데이터의 분석에 특히 적합한 딥 러닝 모델 클래스입니다.

공간 필터링 : Convolution 모듈은 공간 필터를 사용하여 해독 될 프로세스와 관련된 특정 뇌 영역을 식별합니다. 팁 움직임이나 언어 의도를 해독 할 때 운동 계획 및 실행을 담당하는 모터 피질과 뇌의 중요한 언어 영역 인 Broca 지역이 특히 흥미 롭습니다. CNN의 공간 필터는 이러한 관련 영역에서 발생하는 뇌 활동의 패턴을 인식하고 구체적으로 해독 될 작업을 인식하도록 훈련된다.

시간 빈도 분석 : 공간 패턴 외에도 CNN은 뇌 신호의 시간 역학 및 주파수 성분을 분석합니다. 뉴런 활동은 종종 다른 주파수 스트랩에서 특징적인 진동을 특징으로합니다. 예를 들어, 감마 밴드 진동 (30-100 Hz)은인지 처리,주의 및 인식과 관련이 있습니다. CNN은 EEG 또는 MEG 신호에서 이러한 특징적인 진동을 감지하고 디코딩과 관련된 기능으로 추출하도록 훈련됩니다. 시간 주파수 분석을 통해 시스템은 디코딩 정확도를 향상시키기 위해 뉴런 활동의 시간적 구조 및 리듬에 대한 정보를 사용할 수 있습니다.

Brain2Qwerty에서 Convolution 모듈은 MEG 또는 EEG 데이터로부터 밀리 초당 500 개 이상의 공간 및 시간 특성을 추출합니다. 이러한 특성에는 의도 된 팁 운동에 해당하는 신호뿐만 아니라 예를 들어 테스트 대상의 타이핑 오류를 반영하는 신호도 포함됩니다. CNN이 광범위한 특성을 추출하는 능력은 뉴런 신호의 강력하고 포괄적 인 디코딩에 중요합니다.

변압기 아키텍처에 의한 순차적 디코딩 : 컨텍스트 이해 및 언어 모델링

공격 메커니즘을 사용한 컨텍스트 모델링 : 데이터의 관계를 인식합니다

컨볼 루션 모듈에 의한 특징 추출에 따르면, 추출 된 특징 서열은 변압기 모듈에 의해 분석된다. 변압기 네트워크는 최근 몇 년 동안 순차적 데이터 처리에서 특히 효율적인 것으로 입증되었으며 자연어 처리의 많은 영역에서 표준 모델이되었습니다. 그들의 강점은 순차적 데이터에서 길고 복잡한 종속성을 모델링하고 입력의 맥락을 이해하는 능력에 있습니다.

녹음 종속성

Transformer 모듈은 소위 "셀프 스테이션"메커니즘을 사용하여 특성 순서에서 다른 요소 간의 관계와 의존성을 파악합니다. 뇌 대 텍스트 디코딩의 맥락에서, 이는 시스템이 이전과 나중에 파업 사이의 관계를 이해하는 법을 배웁니다. 예를 들어, 시스템은 "개"라는 단어 "짖는"단어 또는 비슷한 동사가 아마도 다음과 같은 단어에 따라 알 수 있습니다. 공격 메커니즘을 통해 네트워크는 입력 순서의 관련 부분에 집중하고 전체 시퀀스의 맥락에서 그 의미를 가중시킬 수 있습니다.

확률 론적 음성 모델

많은 양의 텍스트 데이터를 분석하여 변압기 네트워크는 확률 론적 언어 모델을 학습합니다. 이 모델은 언어로 단어와 문장의 구조와 확률에 대한 통계 지식을 나타냅니다. 변압기 모듈은이 음성 모델을 사용하여 단편적이거나 불완전한 입력을 완료하거나 오류를 수정합니다. 예를 들어, 시스템이 문자열 "hus"를 디코딩하면 언어 모델은 "House"라는 단어가 주어진 컨텍스트에서 더 가능성이 높으며 그에 따라 입력을 수정한다는 것을 인식 할 수 있습니다.

Synchron의 Chatt 통합과 같은 시스템에서 변압기 네트워크의 능력은 컨텍스트 모델링에 사용되어 단편적인 모터 의도에서 자연스럽고 일관된 문장을 생성합니다. 이 시스템은 광범위한 언어 지식과 맥락을 해석하는 능력을 사용하여 불완전하거나 시끄러운 뇌 신호를 사용하더라도 합리적이고 문법적인 올바른 텍스트를 생성 할 수 있습니다.

사전 훈련 된 음성 모델의 통합 : 오류 수정 및 언어 일관성

많은 뇌 전사 시스템의 처리 파이프 라인의 마지막 모듈은 GPT-2 또는 Bert와 같은 미리 훈련 된 뉴런 음성 모델의 형태로 종종 구현되는 최종 언어 모듈입니다. 이 모듈은 변압기 모듈에 의해 생성 된 텍스트 시퀀스를 추가로 개선하고 오류를 수정하고 생성 된 텍스트의 문법 일관성과 자연을 최적화합니다.

언어 확률에 의한 오류 감소

음성 모듈은 언어, 문법 및 스타일에 대한 광범위한 지식을 사용하여 이전 디코딩 단계에서 발생할 수있는 실수를 수정합니다. 언어 확률 및 컨텍스트 정보를 사용함으로써 음성 모듈은 드로잉 오류율 (CER)을 최대 45 %까지 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 철자 오류, 문법 오류 또는 의미 적으로 일관성이없는 단어 결과를 식별하고 수정합니다.

알 수없는 단어의 디코딩

예비 훈련 된 언어 모델은 음절을 결합하고 단어의 형태 학적 구조를 이해하는 능력을 되찾아 알 수없는 단어 또는 희귀 단어 조합을 해독 할 수 있습니다. 예를 들어, 시스템이 새롭거나 특이한 단어를 디코딩하는 경우 언어 모듈은 알려진 음절이나 단어의 일부에서이를 조립하고 맥락에서 그 의미를 도출하려고 시도 할 수 있습니다.

Google의 Chirp 모델은 개별 언어 패턴에 적응하기 위해 엄청난 양의 텍스트 데이터에서 전송 학습의 장점을 인상적으로 보여줍니다. Chirp는 280 억 라인의 텍스트로 교육을 받았으며 특정 언어 습관과 개별 사용자의 어휘에 빠르게 적응할 수 있습니다. 마비 또는 언어 장애가있는 사람들의 언어 패턴과 의사 소통 요구는 매우 다를 수 있기 때문에 이러한 개인화 능력은 뇌 전사 시스템에 특히 중요합니다.

임상 및 기술적 한계 : 광범위한 응용 프로그램으로가는 도전

하드웨어 관련 제한 : 이식성 및 실시간 시간 기능

뇌 전사 기술의 인상적인 진보에도 불구하고,이 기술의 광범위한 적용을 제한하는 많은 임상 및 기술적 한계가 여전히 있습니다.

MEG 이식성

500kg Electa Neuromag와 같은 현재 MEG 시스템은 고정 된 실험실 환경이 필요한 복잡하고 입원 환자 장치입니다. 이식성 부족은 전문 연구 기관 이외의 사용을 제한합니다. 휴대용 및 모바일 MEG 시스템은 더 넓은 임상 적용 및 가정 환경에서 사용하려면 필요합니다. 따라서 가볍고 작고 에너지 집약적 인 MEG 센서와 냉동 냉각 방법의 개발은 중요한 연구 목표입니다.

실시간 대기 시간

Brain2QWerty를 포함한 많은 현재의 뇌 전사 시스템은 입력을 완료 한 후에 만 ​​문자의 실시간 징후가 아닌 문장을 처리합니다. 이 실시간 대기 시간은 자연과 의사 소통의 유체에 영향을 줄 수 있습니다. 뇌 신호의 실시간 처리와 텍스트 형태의 즉각적인 피드백은 직관적이고 사용자 친화적 인 상호 작용에 필수적입니다. 알고리즘의 처리 속도 개선과 대기 시간 감소는 중요한 기술적 과제입니다.

신경 생리 학적 도전 : 운동 의존성 및 개별 변동성

운동 의존성

많은 현재의 뇌 전사 시스템이 주로 팁 움직임 또는 기타 운동 활동을 의도했습니다. 이는 더 이상 운동 신호를 생성 할 수없는 완전히 마비 된 환자에 대한 적용 가능성을 제한합니다. 이 환자 그룹의 경우, 정신적 상상력이나 순수한 의도를 말하는 시각적 아이디어에서 말하는 것과 같은 다른 형태의 뉴런 활동을 기반으로하는 운동 독립 BCI 시스템이 필요합니다.

개별 변동성

뇌 전사 시스템의 정확성과 성능은 사람마다 크게 다를 수 있습니다. 뇌 구조, 뉴런 활동 및인지 전략의 개별 차이는 해독을 어렵게 만들 수 있습니다. 또한, 신경 퇴행성 질환 환자의 정확도는 변화된 피질 활동 및 진행성 뉴런 손상으로 인해 감소 할 수 있습니다. 따라서 개인의 차이와 뇌 활동의 변화에 ​​적응할 수있는 강력하고 적응 형 알고리즘의 개발이 매우 중요합니다.

윤리적 의미 및 데이터 보호 : 뇌 데이터의 책임있는 처리

뇌 데이터의 프라이버시 위험 : 정신 개인 정보 보호

뇌 전사 기술의 진보는 중요한 윤리적 질문과 데이터 보호 문제를 제기합니다. 뇌 신호를 해독하고 텍스트로 변환하는 능력은 개인의 개인 정보 및 정신 자율에 대한 잠재적 위험을 초래합니다.

문을 남기는 생각의 잠재력

Brain2QWerty Decode와 같은 현재 시스템은 주로 모터 활동의 의도가되었지만, 미래 시스템이 원치 않는인지 과정이나 생각을 포착 할 수있는 잠재력은 이론적으로 있습니다. "생각"기술에 대한 아이디어는 프라이버시와 정신적 친밀한 영역의 보호에 대한 근본적인 의문을 제기합니다. 그러한 기술의 남용을 방지하고 개인의 권리를 보호하기 위해 명확한 윤리적, 법적 틀을 개발하는 것이 중요합니다.

익명화 어려움

EEG 및 MEG 신호에는 사람들을 식별 할 수있는 독특한 생체 인식 패턴이 포함되어 있습니다. 익명의 뇌 데이터조차도 무단 목적으로 잠재적으로 재 식별하거나 오용 할 수 있습니다. 따라서 HIRND 데이터의 익명 성과 기밀성을 보호하는 것이 매우 중요합니다. 뇌 데이터가 책임이 있고 윤리적으로 정확한지 확인하려면 엄격한 데이터 보호 지침 및 보안 조치가 필요합니다.

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