Metas Brain2Qwerty z meta AI: kamień milowy w nieinwazyjnym dekodowaniu mózgu do tekstu

Zapomnij o Typ! Meta ai dekoduje swoje myśli bezpośrednio w tekście - przyszłość komunikacji

Rozwój mózgu 2Qwerty poprzez meta AI reprezentuje znaczny postęp w obszarze interfejsów komputera mózgu (BCIS). osiągnął znak do 81 %. Nawet jeśli technologia nie jest jeszcze gotowa na rynek, już wykazuje ogromny potencjał, szczególnie dla osób z zaburzeniami języka lub ruchu, które szukają nowych kanałów komunikacji.

Rozwój interfejsów komputera mózgu

Historyczne pochodzenie i potrzeby medyczne

Opracowano interfejsy komputera mózgu w celu tworzenia bezpośrednich kanałów komunikacji między ludzkim mózgiem a urządzeniami zewnętrznymi. Podczas gdy metody inwazyjne z wszczepionymi elektrodami już oferują wysoką dokładność ponad 90 %, są one związane ze znacznym ryzykiem, w tym infekcjami i potrzebą interwencji chirurgicznych. Nieinwazyjne alternatywy, takie jak EEG i MEG, są uważane za bezpieczniejsze, ale do tej pory musiały zmagać się z ograniczoną jakością sygnału. Brain2Qwerty z Meta AI próbuje zamknąć tę lukę, osiągając poziom błędu tylko 19 % w przypadku dekodowania opartego na MeG po raz pierwszy.

EEG vs. MEG: Zalety i wady metod pomiarowych

EEG mierzy pola elektryczne na skórze głowy za pomocą elektrod, podczas gdy MEG rejestruje pola magnetyczne aktywności neuronalnej. MEG oferuje znacznie wyższą rozdzielczość przestrzenną i jest mniej podatna na zniekształcenia sygnału. To wyjaśnia, dlaczego Brain2Qwerty z MEG osiąga stopień błędu rysowania tylko 32 %, podczas gdy systemy oparte na EEG mają 67 % wskaźnik błędu. Jednak urządzenia MEG z cenami do dwóch milionów dolarów amerykańskich i wagą 500 kg są trudne do uzyskania i obecnie nie nadają się do szerokiego użytku.

Architektura i funkcjonalność mózgu 2Qwerty

Model trzypustowy do przetwarzania sygnału

Brain2Qwerty opiera się na kombinacji trzech modułów:

• Moduł splotowy: wyodrębnia charakterystykę przestrzenno-czasową z surowych danych z MEG/EEG i identyfikuje wzorce związane z impulsami motorycznymi podczas pisania.
• Moduł transformatora: analizuje sekwencyjnie sygnały mózgu w celu rejestrowania informacji o kontekście, a tym samym umożliwia przewidywanie całych słów zamiast poszczególnych znaków.
• Moduł języka: wstępnie zaprzeczana sieć neuronalna koryguje błędy oparte na prawdopodobieństwach językowych. Na przykład „hll@” jest zakończony wiedzą kontekstową do „Hello”.

Proces szkolenia i możliwość adaptacji

System został przeszkolony z danymi od 35 zdrowych pacjentów, którzy spędzili 20 godzin w skanerze MEG przez 20 godzin. Wielokrotnie wpisali zdania, takie jak „ el procesador ejecuta la instrucción ”. System nauczył się identyfikować określone sygnatury neuronowe dla każdego znaku klawiatury. Co ciekawe, Brain2Qwerty był również w stanie poprawić błędy pisania, co wskazuje, że integruje procesy poznawcze.

Ocena wydajności i porównanie z istniejącymi systemami

Wyniki ilościowe

W testach Brain2Qwerty z MEG osiągnął średni poziom błędu znaku 32 %, przy czym niektórzy osoby otrzymują nawet 19 %. Dla porównania: profesjonalni transkryptowie ludzcy osiągają poziom błędu około 8 %, podczas gdy systemy inwazyjne, takie jak Neuralk, są poniżej 5 %. Dekodowanie oparte na EEG było znacznie gorsze przy 67 % wskaźnik błędów.

Postęp jakościowy

W przeciwieństwie do poprzednich BCI, które stosowały bodźce zewnętrzne lub wyobrażone ruchy, Brain2Qwerty opiera się na naturalnych procesach motorycznych podczas stukania. Zmniejsza to wysiłek poznawczy użytkowników i po raz pierwszy umożliwia dekodowanie całych zdań z nieinwazyjnych sygnałów mózgowych.

Od myśli do tekstu: pokonaj przeszkody uogólnienia

Limity techniczne

Obecne problemy obejmują:

• Przetwarzanie czasu rzeczywistego: Brain2Qwerty może obecnie dekodować tylko po zakończeniu zdania, a nie znaków.
• Przenośność urządzeń: Obecny skaner MEG jest zbyt nieporęczny do codziennego użytku.
• Uogólnienie: System był testowany tylko u zdrowych osób. Pozostaje niejasne, czy działa u pacjentów z ograniczeniami motorycznymi.

Brain2Qwerty: Revolution czy ryzyko? Interfejs mózgu Metas w kontroli ochrony danych

Możliwość odczytania sygnałów mózgu rodzi poważne pytania dotyczące ochrony danych. Meta podkreśla, że ​​Brain2Qwerty oddaje tylko zamierzone ruchy końcówki, bez nieświadomych myśli. Ponadto nie ma obecnie żadnych planów komercyjnych, ale przede wszystkim naukowym do badania przetwarzania języka neuronalnego.

Przyszłe perspektywy i możliwe aplikacje

Transfer uczenia się i optymalizacji sprzętu

Meta Badees Transfer Learning w celu przesyłania modeli na rzecz różnych użytkowników. Pierwsze testy pokazują, że KI wyszkolony dla osoby A może być również używany do osoby B przez wykroczenie. Równolegle naukowcy pracują nad przenośnymi systemami MEG, które są tańsze i bardziej kompaktowe.

Integracja z językiem CIS

W dłuższej perspektywie koder mózgu 2Qwerty można połączyć z modelami głosowymi, takimi jak GPT-4. Umożliwiłoby to dekodowanie złożonej zawartości poprzez przekształcenie sygnałów mózgu bezpośrednio w reprezentacje semantyczne.

Zastosowania kliniczne

W przypadku pacjentów z zespołem zablokowanym lub jakby Brain2Qwerty mógł zaoferować rewolucyjne opcje komunikacji. Aby to zrobić, sygnały niezależne od silnika, takie jak pomysły wizualne, musiałyby zostać zintegrowane z systemem.

Przyszły trend: komunikacja z kontrolą myślową dzięki sztucznej inteligencji i innowacyjnym sprzęcie

Metas Brain2Qwerty imponująco pokazuje, że nieinwazyjne BCI można znacznie poprawić poprzez głębokie uczenie się. Chociaż technologia jest nadal w fazie rozwoju, toruje drogę bezpiecznej pomocy komunikacyjnej. Przyszłe badania muszą zamknąć lukę w systemach inwazyjnych i zdefiniować etyczne warunki ramy. Dzięki dalszemu postępowi w sprzęcie i sztucznej inteligencji wizja komunikacji z myślą o myślowej może wkrótce stać się rzeczywistością.

Od lokalnego do globalnego: MŚP podbijają rynek globalny dzięki sprytnym strategiom - Zdjęcie: Xpert.Digital

W czasach, gdy obecność cyfrowa firmy decyduje o jej sukcesie, wyzwaniem jest to, jak uczynić tę obecność autentyczną, indywidualną i dalekosiężną. Xpert.Digital oferuje innowacyjne rozwiązanie, które pozycjonuje się jako skrzyżowanie centrum branżowego, bloga i ambasadora marki. Łączy zalety kanałów komunikacji i sprzedaży w jednej platformie i umożliwia publikację w 18 różnych językach. Współpraca z portalami partnerskimi oraz możliwość publikowania artykułów w Google News oraz lista dystrybucyjna prasy obejmująca około 8 000 dziennikarzy i czytelników maksymalizuje zasięg i widoczność treści. Stanowi to istotny czynnik w sprzedaży zewnętrznej i marketingu (SMmarketing).

Więcej na ten temat tutaj:

• Autentyczny. Indywidualnie. Globalnie: Strategia Xpert.Digital dla Twojej firmy

Metas Brain2Qwerty z meta AI: kamień milowy w nieinwazyjnym dekodowaniu mózgu do tekstu

Rozwój Brain2Qwerty poprzez meta AI jest znaczącym przełomem w dziedzinie badań nieinwazyjnych interfejsów komputerowych (BCIS). W optymalnych warunkach osiąga niezwykłą precyzję do 81 % na poziomie znaku. Chociaż ta technologia nie jest jeszcze gotowa do codziennego użytku, imponująco pokazuje długoterminowy potencjał otwarcia zupełnie nowej formy komunikacji. Postęp ten może zasadniczo zmienić życie milionów ludzi na całym świecie oraz sposób myślenia o komunikacji i technologii.

Podstawy interfejsów komputerowych mózgu: podróż przez naukę

Historyczne korzenie i pilna potrzeba zastosowań klinicznych

Pomysł stworzenia bezpośredniego związku między ludzkim mózgiem a urządzeniami zewnętrznymi nie jest nowy, ale jest zakorzeniony w dziesięcioleciach badań i innowacji. Interfejsy komputera mózgu lub BCIS to systemy mające na celu ustanowienie tej bezpośredniej ścieżki komunikacji. Pierwsze koncepcje i eksperymenty w tym obszarze sięgają XX wieku, gdy naukowcy zaczęli dokładniej badać aktywność elektryczną mózgu.

Inwazyjne metody BCI, w których elektrody są wszczepiane bezpośrednio do mózgu, osiągnęły już imponujące wyniki, aw niektórych przypadkach osiągnęły dokładność ponad 90 %. Systemy te wykazały, że możliwe jest dekodowanie złożonych poleceń silnika i, na przykład, kontrolowanie protez lub kursora komputera za pomocą mocy myśli. Pomimo tych sukcesów metody inwazyjne są powiązane ze znacznym ryzykiem. Interwencje chirurgiczne w mózgu zawsze stanowią ryzyko infekcji, uszkodzenia tkanek lub długoterminowych powikłań związanych z wszczepionym sprzętem. Ponadto długoterminowa stabilność implantów i ich interakcja z tkanką mózgową są ciągłym wyzwaniem.

Nieinwazyjne alternatywy, takie jak EEG i MEG, oferują znacznie bardziej bezpieczną metodę, ponieważ nie wymagają operacji. W EEG elektrody są umieszczane na skórze głowy w celu pomiaru pola elektrycznego, podczas gdy MEG oddaje pola magnetyczne wynikające z aktywności neuronowej. Jednak w przeszłości metody te często nie powiodły się z powodu niższej jakości sygnału i związanej z nią niższej dokładności dekodowania. Wyzwanie polegało na wydobyciu wystarczającej ilości informacji ze stosunkowo słabych i hałaśliwych sygnałów mierzonych spoza czaszki, aby umożliwić wiarygodną komunikację.

Meta AI zajęła się dokładnie tym luką z mózgiem 2Qwerty. Używając zaawansowanych algorytmów uczenia się mechanicznego i kombinacji danych EEG i MEG, udało się one wykazać poziom błędu zaledwie 19 % w dekodowaniu opartym na MeG. Jest to znaczący postęp i zbliża się do nieinwazyjnych BCI bliżej praktycznego zastosowania. Rozwój Brain2Qwerty jest nie tylko sukcesem technicznym, ale także przebłyskiem nadziei dla osób, które straciły zdolność mówienia jako choroby z powodu porażenia, udarów lub innych chorób. Dla tych ludzi niezawodny interfejs mózgu do tekstu może oznaczać rewolucję w ich jakości życia i pozwolić im aktywnie uczestniczyć w życiu społecznym.

Różnice technologiczne szczegółowo: EEG kontra Meg

Aby w pełni zrozumieć wydajność Brain2Qwerty i postęp, który reprezentuje, ważne jest, aby przyjrzeć się różnicom technologicznym między EEG i MEG. Obie metody mają swoje szczególne zalety i wady, które wpływają na ich zastosowanie do różnych zastosowań BCI.

Elektroencefalografia (EEG) jest ustaloną i powszechną metodą neuronauki i diagnostyki klinicznej. Mierzy fluktuacje potencjału elektrycznego spowodowane zbiorową aktywnością grup neuronów w mózgu. Te wahania są rejestrowane za pomocą elektrod, które są zwykle przymocowane do skóry głowy. Systemy EEG są stosunkowo niedrogie, mobilne i łatwe w użyciu. Oferują wysoką rozdzielczość czasu w przedziale milisekundowym, co oznacza, że ​​można dokładnie zarejestrować szybkie zmiany aktywności mózgu. Jednak EEG ma ograniczoną rozdzielczość przestrzenną. Sygnały elektryczne są zniekształcone i rozmazane podczas przechodzenia przez czaszkę i skórę głowy, co utrudnia zlokalizowanie dokładnej lokalizacji neuronalnych źródeł aktywności. Zazwyczaj rozdzielczość przestrzenna EEG wynosi 10-20 milimetrów lub więcej.

Z drugiej strony magnetoencefalografia (MEG) mierzy pola magnetyczne generowane przez prądy neuronowe. W przeciwieństwie do pól elektrycznych na pola magnetyczne mniej wpływ ma tkanka czaszki. Prowadzi to do znacznie wyższej przestrzennej rozdzielczości MEG, która znajduje się w zakresie milimetrów (ok. 2-3 mm). MEG umożliwia zatem dokładniejsze zlokalizowanie aktywności neuronowej i rozpoznanie drobniejszych różnic w aktywności różnych obszarów mózgu. Ponadto Meg oferuje również bardzo dobrą rozdzielczość czasu, porównywalną z EEG. Kolejną zaletą MEG jest to, że może lepiej uchwycić niektóre rodzaje aktywności neuronalnej niż EEG, w szczególności aktywność w niższych obszarach mózgu i prądach zorientowanych stycznie.

Główną wadą MEG jest skomplikowana i kosztowna technologia. Systemy MEG wymagają superprzewodzących interferometrów kwantowych (kałamarnicy) jako czujników, które są wyjątkowo wrażliwe na pola magnetyczne. Squids te muszą być chłodzone w wyjątkowo niskich temperaturach (w pobliżu bezwzględnego zerowego punktu), co sprawia, że ​​działanie i utrzymanie urządzeń są skomplikowane i kosztowne. Ponadto pomiary MEG muszą być przeprowadzane w pokojach magnetycznie ekranowanych, aby zminimalizować zaburzenia z zewnętrznych pól magnetycznych. Pokoje te są również drogie i złożone w instalacji. Typowe urządzenie MEG może kosztować do 2 milionów dolarów i waży około 500 kg. Czynniki te znacznie uwzględniają rozprzestrzenianie się technologii MeG.

Znaczny wzrost wydajności mózgu 2QWERTY z MEG w porównaniu z EEG (32 % wskaźnik błędu znaku vs. 67 %) podkreśla zalety wyższej jakości sygnału i rozdzielczości przestrzennej MEG dla wymagających zadań dekodowania. Chociaż EEG jest znacznie bardziej dostępną technologią, MEG pokazuje, że nadal istnieje znaczny potencjał w nieinwazyjnych badaniach BCI z bardziej precyzyjnymi metodami pomiaru i wyrafinowanymi algorytmami. Przyszłe zmiany mogą mieć na celu zmniejszenie kosztów i złożoności MEG lub opracowanie alternatywnych, tańszych metod, które oferują podobne zalety pod względem jakości sygnału i rozdzielczości przestrzennej.

Architektura i funkcjonalność mózgu 2Qwerty: spojrzenie pod maską

Trzyetapowy model przetwarzania sygnału: od sygnału mózgu do tekstu

Brain2Qwerty używa wyrafinowanego trójsteczkowego modelu do przetłumaczenia złożonych sygnałów neuronalnych na czytelny tekst. Ten model łączy najnowocześniejsze techniki mechanicznego uczenia się i sieci neuronowych, aby poradzić sobie z wyzwaniami nieinwazyjnego dekodowania mózgu.

Moduł splotu

Ekstrakcja cech czasów przestrzennych: Pierwszym modułem w rurociągu jest sieć neuronalna splotu (CNN). CNN są szczególnie dobre w rozpoznawaniu wzorców danych przestrzennych i czasowych. W tym przypadku CNN analizuje surowe dane MEG lub EEG-

Czujniki są rejestrowane. Wyodrębnia określone cechy czasu przestrzennego, które są istotne dla dekodowania ruchów końcówek. Ten moduł jest przeszkolony w celu identyfikacji powtarzających się wzorów w sygnałach mózgu, które korelują z subtelnymi impulsami motorycznymi podczas pisania na wirtualnej klawiaturze. W pewnym sensie filtruje „hałas” z sygnałów mózgu i koncentruje się na akcjach informacyjnych. CNN dowiaduje się, które regiony mózgu są aktywne w niektórych ruchach TIP i jak rozwija się ta aktywność na czas. Identyfikuje charakterystyczne wzorce, które umożliwiają rozróżnienie różnych ataków klawiatury.

Moduł transformatora

Zrozum kontekst i analizuj sekwencje: Drugi moduł to sieć transformatorów. Transformatory okazały się rewolucyjne w przetwarzaniu danych sekwencyjnych, szczególnie w przetwarzaniu języka naturalnego. W kontekście Brain2Qwerty moduł transformatora analizuje sekwencje sygnałów mózgowych, które zostały wyodrębnione przez moduł splotu. Kluczem do sukcesu sieci transformatorów jest mechanizm „uwagi”. Mechanizm ten umożliwia sieci relacje i zależności między różnymi elementami w sekwencji - w tym przypadku między kolejnymi sygnałami mózgu, które reprezentują różne litery lub słowa. Moduł transformatora rozumie kontekst wejścia, a zatem może przewidywać następny znak lub słowo. Dowiedzi się, że niektóre kombinacje liter są bardziej prawdopodobne niż inne i że słowa są w zdaniu w pewnym związku gramatycznym i semantycznym ze sobą. Ta zdolność do modelowania kontekstu ma kluczowe znaczenie dla nie tylko dekodowania poszczególnych znaków, ale także zrozumienia i generowania całych zdań.

Moduł głosowy

Korekta błędów i inteligencja językowa: trzeci i ostatni moduł to wstępnie zaplanowany model głosowy. Ten moduł specjalizuje się w rafinacji i korygowaniu sekwencji tekstowych generowanych przez moduł transformatora. Modele językowe, takie jak GPT-2 lub BERT, które mogą być używane w takich systemach, zostały przeszkolone w zakresie ogromnych ilości danych tekstowych i mają kompleksową wiedzę na temat relacji językowych, gramatycznych, stylu i semantycznych. Moduł językowy wykorzystuje tę wiedzę do korygowania błędów, które mogły zostać utworzone w poprzednich krokach dekodowania. Na przykład, jeśli system zapewnia „hll@” zamiast „Hello” z powodu szumu sygnału lub dekodowania wakacji, moduł języka może to rozpoznać i poprawić za pomocą prawdopodobieństw językowych i wiedzy kontekstowej w „Hello”. Moduł głosowy działa zatem jako rodzaj „inteligentnego korektora”, który przekształca surowe wydania poprzednich modułów w spójny i gramatyczny poprawny tekst. Poprawia nie tylko dokładność dekodowania, ale także czytelność i naturalność wygenerowanego tekstu.

Dane szkolenia i sztuka zdolności adaptacyjnej: uczenie się od stukania

Konieczne były obszerne dane do szkolenia Brain2Qwerty i rozwinięcia jego wydajności. Meta AI przeprowadziła badanie z 35 zdrowymi osobami. Każdy temat spędził około 20 godzin w skanerze MEG podczas pisania różnych zdań. Zdania były w różnych językach, w tym hiszpański („El Procesador Ejecuta la instruucción” - „Procesor przeprowadza instrukcję”), aby wykazać wszechstronność systemu.

Podczas wskazówki aktywność mózgu badanych były rejestrowane z MEG. AI przeanalizowała te dane w celu zidentyfikowania określonych sygnatur neuronalnych dla każdego indywidualnego znaku klawiatury. System dowiedział się, jaki wzór aktywności mózgu odpowiada wpisaniu litery „A”, „B”, „C” itp. Im więcej danych otrzymało system, tym dokładniej stał się wykrywaniem tych wzorców. Jest to porównywalne z nauką nowego języka: im więcej ćwiczysz i im więcej przykładów, tym lepiej się do niego dostaniesz.

Interesującym aspektem badania było to, że Brain2Qwerty nie tylko nauczył się prawidłowych wpisów wskazówek, ale także rozpoznał, a nawet skorygowane błędy pisania osób testowych. Wskazuje to, że system nie tylko rejestruje procesy czysto motoryczne, ale także do pisania procesów poznawczych, takich jak intencja i oczekiwanie określonego słowa lub zdania. Jeśli na przykład temat typu „fhelr” „przypadkowo”, ale faktycznie chciał napisać „błędy”, system może to rozpoznać i poprawić błąd, nawet jeśli sygnały silnika podmiotu odzwierciedlały błąd pisania. Ta zdolność do błędu korekcyjnego na poziomie poznawczym jest oznaką zaawansowanej inteligencji i zdolności adaptacyjnej mózgu2qwerty.

Ilość danych szkoleniowych na osobę była znaczna: każdy przedmiot wpisał kilka tysięcy znaków podczas badania. Ta duża ilość danych umożliwiła sztuczną inteligencję nauki solidnych i niezawodnych modeli, które działają dobrze nawet z nowymi, nieznanymi wejściami. Ponadto zdolność systemu do dostosowywania się do poszczególnych stylów końcówek i sygnatur neuronalnych pokazuje potencjał spersonalizowanych systemów BCI, które są dostosowane do konkretnych potrzeb i właściwości poszczególnych użytkowników.

Ocena wydajności i porównanie: Gdzie jest Brain2Qwerty w konkurencji?

Wyniki ilościowe: Wskaźnik błędu znaku jako podwórka

Wydajność Brain2Qwerty została zmierzona ilościowo w oparciu o poziom błędu rysowania (CER - Wartość błędu znaku). CER wskazuje, który odsetek dekodowanych znaków jest błędny w porównaniu z faktycznie wpisanym tekstem. Niższy CER oznacza większą dokładność.

W testach Brain2Qwerty z MEG osiągnął średni CER 32 %. Oznacza to, że średnio około 32 na 100 dekodowanych znaków było błędnych. Najlepsi badani osiągnęli nawet 19 % CER, co stanowi bardzo imponującą wydajność dla nieinwazyjnego systemu BCI.

Dla porównania: profesjonalni ludzcy transkrypcje zwykle osiągają CEM wynoszący około 8 %. Inwazyjne systemy BCI, w których elektrody są wszczepione bezpośrednio do mózgu, mogą osiągnąć jeszcze niższe wskaźniki błędów mniejsze niż 5 %. Dekodowanie oparte na EEG z Brain2Qwerty wyniosło 67 %, co podkreśla wyraźną przewagę MEG dla tego zastosowania, ale pokazuje również, że EEG nie osiąga jeszcze tej samej precyzji w tej konkretnej implementacji.

Należy zauważyć, że CER wynoszący 19 % został osiągnięty w optymalnych warunkach, tj. W kontrolowanym środowisku laboratoryjnym z przeszkolonymi osobami i wysokiej jakości sprzętem MeG. W rzeczywistych scenariuszach zastosowania, szczególnie u pacjentów z chorobami neurologicznymi lub w mniej idealnych warunkach pomiarowych, rzeczywisty poziom błędu może być wyższy. Niemniej jednak wyniki Brain2Qwerty są znaczącym postępem i pokazują, że nieinwazyjne BCI coraz częściej zbliżają się do systemów inwazyjnych pod względem dokładności i niezawodności.

Postęp jakościowy: naturalność i intuicyjne działanie

Oprócz poprawy ilościowej dokładności, Brain2Qwerty reprezentuje również postępy jakościowe w badaniach BCI. Na przykład użytkownicy musieli sobie wyobrazić przeniesienie kursora na ekranie lub zwrócenie uwagi na migające światła, aby dać polecenia. Metody te mogą być wyczerpujące poznawczo i niezbyt intuicyjne.

Z drugiej strony Brain2Qwerty stosuje naturalne procesy motoryczne podczas pisania. Dekoduje sygnały mózgu, które są połączone z rzeczywistymi lub zamierzonymi ruchami podczas pisania na wirtualnej klawiaturze. To sprawia, że ​​system jest bardziej intuicyjny i zmniejsza wysiłek poznawczy dla użytkowników. Wyobrażanie sobie, pisania, rozwiązywania zadań mentalnych jako abstrakcyjnych wydaje się bardziej naturalne.

Kolejnym ważnym postępem jakościowym jest zdolność Brain2Qwerty do dekodowania pełnych zdań z sygnałów mózgowych, które zostały zmierzone poza czaszką. Wcześniejsze nieinwazyjne systemy BCI były często ograniczone do dekodowania poszczególnych słów lub krótkich fraz. Zdolność do zrozumienia i generowania całych zdań otwiera nowe możliwości komunikacji i interakcji z technologią. Umożliwia bardziej naturalne i płynne rozmowy i interakcje zamiast pracochłonnego składania poszczególnych słów lub poleceń.

Wyzwania i implikacje etyczne: sposób odpowiedzialnego innowacji

Ograniczenia techniczne: przeszkody na drodze do praktycznej przydatności

Pomimo imponującego postępu Brain2Qwerty, istnieje wiele wyzwań technicznych, które należy opanować, zanim ta technologia będzie mogła zostać wykorzystana w praktyce.

Przetwarzanie czasu rzeczywistego

Tekst Brain2Qwerty jest obecnie dekodowany dopiero po zakończeniu zdania, a nie w znakach w czasie rzeczywistym dla znaków. Jednak dekodowanie w czasie rzeczywistym jest niezbędne do komunikacji naturalnej i płynnej. Idealnie, użytkownicy powinni być w stanie przekonwertować swoje myśli w tekst podczas myślenia lub dotknięcia, podobnie jak normalne pisanie na klawiaturze. Poprawa prędkości przetwarzania i skrócenie czasu opóźnienia są zatem ważnymi celami dla przyszłych osiągnięć.

Przenośność urządzenia

Skanery Meg to duże, ciężkie i drogie urządzenia, które wymagają magnetycznych pokoi chronowanych. Nie nadają się do użytku domowego ani do użytku poza wyspecjalizowanym środowiskiem laboratoryjnym. Przenośne, bezprzewodowe i tańsze urządzenia są wymagane do szerokiego wykorzystania technologii BCI. Rozwój bardziej kompaktowych systemów MEG lub poprawa jakości sygnału i dokładności dekodowania EEG, która jest naturalnie bardziej przenośna, są ważnymi kierunkami badań.

Uogólnienie i populacje pacjentów

Badanie z Brain2Qwerty przeprowadzono u zdrowych osób. Nadal nie jest jasne, czy i jak dobrze system działa u pacjentów z porażeniem, zaburzeniami języka lub chorobami neurodegeneracyjnymi. Te grupy pacjentów często zmieniały wzorce aktywności mózgu, które mogą utrudniać dekodowanie. Ważne jest, aby przetestować i dostosowywać Brain2Qwerty i podobne systemy do różnych populacji pacjentów, aby zapewnić ich skuteczność i możliwość zastosowania osobom, które potrzebują najpilniejszych.

Pytania etyczne: ochrona danych, prywatność i granice czytania

Zdolność do przekształcania myśli w tekst rodzi głębokie pytania etyczne, szczególnie w odniesieniu do ochrony danych i prywatności. Pomysł, że technologia może potencjalnie „czytać”, jest niepokojący i wymaga dokładnego zbadania implikacji etycznych.

Meta AI podkreśla, że ​​Brain2Qwerty obecnie oddaje jedynie zamierzone ruchy końcówki i nie ma spontanicznych myśli ani mimowolnych procesów poznawczych. System jest przeszkolony w zakresie rozpoznawania sygnatur neuronowych związanych ze świadomą próbą wykorzystania wirtualnej klawiatury. Nie jest zaprojektowany do dekodowania ogólnych myśli lub emocji.

Niemniej jednak pozostaje pytanie, w którym przebiega granica między dekodowaniem zamierzonych działań a „czytaniem” myśli. Dzięki progresywnej technologii i ulepszonej dokładności dekodowania przyszłe systemy BCI mogą być w stanie uchwycić coraz bardziej subtelne i bardziej złożone procesy poznawcze. Może to rozważyć rozważenie prywatności, zwłaszcza jeśli takie technologie są używane na rynku lub zintegrowane z życiem codziennym.

Ważne jest, aby stworzyć etyczne warunki ramy i jasne wytyczne dotyczące opracowywania i zastosowania technologii BCI. Obejmuje to pytania dotyczące ochrony danych, bezpieczeństwa danych, zgody po wyjaśnieniu i ochronie przed nadużyciami. Należy zapewnić, że prywatność i autonomia użytkowników jest szanowana oraz że technologia BCI jest wykorzystywana do dobrego samopoczucia ludzi i społeczeństwa.

Meta AI podkreśliła, że ​​ich badania nad Brain2Qwerty służy przede wszystkim do zrozumienia przetwarzania języka neuronalnego i obecnie nie mają komercyjnych planów dotyczących systemu. To stwierdzenie podkreśla potrzebę, aby badania i rozwój w dziedzinie technologii BCI od samego początku kierują się względami etycznymi i że potencjalne skutki społeczne są starannie obciążone.

Przyszłe zmiany i potencjał: Wizje dla przyszłości kontrolowanej przez myśl

Przeniesienie nauki i innowacje sprzętowe: przyspieszenie postępu

Badania nad Brain2Qwerty i powiązanych systemów BCI są dziedziną dynamiczną i szybko rozwijającą się. Istnieje wiele obiecujących kierunków badań, które mogą w przyszłości dodatkowo poprawić wydajność i możliwość zastosowania nieinwazyjnych BCI.

Przenosić

Meta AI Bada techniki transferu uczenia się w celu przesyłania wyszkolonych modeli między różnymi przedmiotami. Brain2Qwerty musi być obecnie szkolenie indywidualnie dla każdej osoby, która jest czasem czasu i zasobów. Uczenie się transferu może umożliwić model, który został przeszkolony dla jednej osoby jako podstawy do szkolenia modelu dla innej osoby. Pierwsze testy pokazują, że KI wyszkolony dla osoby A może być również używany do osoby B przez wykroczenie. To znacznie zmniejszyło wysiłki szkoleniowe i przyspieszy rozwój spersonalizowanych systemów BCI.

Innowacje sprzętowe

Równolegle do rozwoju oprogramowania naukowcy pracują nad ulepszeniem sprzętu do nieinwazyjnych BCIS. Ważne nacisk kładziony jest na opracowanie przenośnych systemów MEG, które są bezprzewodowe i tańsze. Istnieją obiecujące podejścia oparte na nowych technologiach czujników i metod chłodzenia krio, które mogą potencjalnie umożliwić mniejsze, lżejsze i mniej energochłonne urządzenia MeG. Istnieje również postęp w obszarze EEG w opracowywaniu macierzy elektrod o wysokiej gęstości i ulepszonego przetwarzania sygnału, które mają na celu poprawę jakości sygnału i rozdzielczości przestrzennej EEG.

Integracja z językiem CIS: następna generacja dekodowania

W dłuższej perspektywie połączenie dekodowania mózgu z zaawansowanymi modelami głosowymi, takimi jak GPT-4 lub podobne architektury, może prowadzić do jeszcze mocniejszych i wszechstronnych systemów BCI. Koder Brain2Qwerty, który przekształca sygnały mózgu w reprezentację tekstową, może zostać połączony z generatywnymi umiejętnościami modeli głosowych.

Umożliwiłoby to dekodowanie nieznanych zdań i bardziej złożonych myśli. Zamiast po prostu dekodować ruchy końcówki, przyszłe systemy mogą tłumaczyć sygnały mózgu bezpośrednio na reprezentacje semantyczne, które mogą być użyte przez model głosowy do generowania spójnych i rozsądnych odpowiedzi lub tekstów. Integracja ta może nadal zacierać granicę między interfejsami komputera mózgu a sztuczną inteligencją i prowadzić do zupełnie nowych form interakcji człowieka-komputer.

Zastosowania kliniczne: nadzieja dla osób z barierami komunikacyjnymi

U pacjentów z zespołem zamkniętym, jak lub innym poważnym chorobami neurologicznymi, mózg2Qwerty i podobne technologie mogą być zmieniającą życie pomoc komunikacyjną. Dla ludzi, którzy są całkowicie sparaliżowani i stracili zdolność mówienia lub stały się konwencjonalnym, niezawodny interfejs mózgu do tekstu może być sposobem na wyrażanie swoich myśli i potrzeb oraz interakcję ze światem zewnętrznym.

Jednak obecna wersja Brain2Qwerty, która jest zależna od ruchów końcówek, musi zostać dalej opracowana w celu zintegrowania sygnałów niezależnych od silnika. Systemy oparte na innych formach aktywności neuronalnej są wymagane u w pełni sparaliżowanych pacjentów, na przykład w celu wypowiedzenia wizualnej wyobraźni, wyobraźni umysłowej lub intencji, bez faktycznego projektu motorycznego. Badania w tym obszarze mają kluczowe znaczenie dla udostępnienia technologii BCI dla szerszego spektrum pacjentów.

Metas Brain2Qwerty wykazał, że nieinwazyjne BCI można znacznie poprawić, stosując głębokie uczenie się i zaawansowane przetwarzanie sygnału. Chociaż technologia jest nadal w fazie laboratoryjnej i wciąż istnieje wiele wyzwań, które należy pokonać, toruje drogę bezpieczniejszym, bardziej dostępnym i bardziej przyjaznym użytkownikom pomocy komunikacyjnej. Przyszłe badania muszą dodatkowo zamknąć lukę w systemach inwazyjnych, wyjaśnić ramy etyczne i dostosować technologię do potrzeb różnych grup użytkowników. Dzięki dalszemu postępowi w sprzęcie, modelom AI i naszym zrozumieniu mózgu wizja komunikacji kontrolowanej przez myśl może stać się rzeczywistością w niezbyt odległej przyszłości i zmienić życie milionów ludzi na całym świecie.

Dekodowanie neuronów i generowanie tekstu: szczegółowo funkcjonalność nowoczesnych systemów transkrypcji mózgu

Zdolność do tłumaczenia sygnałów mózgowych bezpośrednio na tekst jest fascynującą i obiecującą dziedziną badawczą na interfejsie neurologii, sztucznej inteligencji i technologii komputerowej. Nowoczesne systemy transkrypcji mózgu, takie jak Metas Brain2Qwerty, oparte są na złożonym wieloetapowym procesie, który łączy wiedzę neuronaukowską na temat organizacji i funkcji mózgu z wyrafinowanymi architekturami głębokiego uczenia się. Nacisk kładziony jest na interpretację wzorców aktywności neuronalnej, które korelują z procesami językowymi, motorycznymi lub poznawczymi. Technologia ta może odgrywać transformującą rolę w zastosowaniach medycznych, na przykład jako pomoc komunikacyjna dla osób z porażeniem, a także w zastosowaniach technologicznych, na przykład jako nowy interfejs człowieka-komputer.

Podstawowe zasady rejestrowania i przetwarzania sygnału: pomost między mózgiem a komputerem

Nieinwazyjne techniki pomiaru: EEG i MEG w porównaniu

Nowoczesne systemy transkrypcji mózgu polegają przede wszystkim na dwóch nieinwazyjnych metod pomiaru aktywności mózgu: elektroencefalografii (EEG) i magnetoencefalografii (MEG). Obie techniki umożliwiają sygnały neuronalne spoza czaszki bez konieczności operacji.

Elektroencefalografia (EEG)

EEG jest ustaloną metodą neurofizjologiczną, która mierzy zmiany potencjału elektrycznego na skórze głowy. Te potencjalne zmiany wynikają z zsynchronizowanej aktywności dużych grup neuronów w mózgu. W przypadku pomiaru EEG na skórę głowy umieszczono do 256 elektrod, zwykle w znormalizowanym układzie obejmującym cały obszar głowy. Systemy EEG rejestrują różnice napięcia między elektrodami, a tym samym tworzą elektroencefalogram, który odzwierciedla dynamikę czasu aktywności mózgu. EEG charakteryzuje się wysoką rozdzielczością czasową do 1 milisekund, co oznacza, że ​​można dokładnie zarejestrować bardzo szybkie zmiany aktywności mózgu. Jednak rozdzielczość przestrzenna EEG jest ograniczona i zwykle znajduje się w zakresie 10-20 milimetrów. Wynika to z faktu, że sygnały elektryczne są zniekształcone i rozmazane przestrzennie, gdy są przekazywane przez kości czaszki, skórę głowy i inne warstwy tkanek. EEG jest stosunkowo niedrogą i mobilną metodą, która jest powszechna w wielu obszarach klinicznych i badawczych.

Magnetoencefalografia (meg)

MEG jest komplementarną metodą neurofizjologiczną, która oddaje pola magnetyczne, które są generowane przez prądy nerwowe w mózgu. W przeciwieństwie do pól elektrycznych, na pola magnetyczne mniej wpływa tkanka biologiczna czaszki. Prowadzi to do bardziej precyzyjnej lokalizacji neuronalnych źródeł aktywności i wyższej rozdzielczości przestrzennej w porównaniu z EEG. Meg osiąga rozdzielczość przestrzenną około 2-3 milimetrów. Czujniki w układach MEG to superprzewodzone interferometry kwantowe (kalmary), które są wyjątkowo wrażliwe na najmniejsze zmiany pola magnetycznego. W celu ochrony czujnych czujników kałamarnic przed zewnętrznymi zaburzeniami magnetycznymi i utrzymanie ich właściwości nadprzewodniczych, pomiary MEG muszą być przeprowadzane w pokojach magnetycznie osłoniętych i w wyjątkowo niskich temperaturach (w pobliżu bezwzględnego punktu zerowego). To sprawia, że ​​systemy MEG są bardziej złożone, drogie i mniej przenośne niż systemy EEG. Niemniej jednak MEG oferuje znaczące zalety w wielu obszarach badawczych, szczególnie przy badaniu procesów poznawczych i dokładnej lokalizacji aktywności neuronalnej ze względu na wyższą rozdzielczość przestrzenną i niższe zniekształcenie sygnału.

W eksperymentach Meta Brain2Qwerty istotna różnica w wydajności między MEG i EEG została określona ilościowo w dekodowaniu mózgu do tekstu. Podczas gdy Meg osiągnął poziom błędu rysowania (CER) wynoszący 32 %, CER wynosił 67 % w EEG. W optymalnych warunkach, takich jak w pokoju chronionym magnetycznie i z wyszkolonymi osobami, CER z MEG można nawet zmniejszyć do 19 %. Wyniki te podkreślają zalety MEG w zakresie wymagania zadań dekodowania, szczególnie jeśli wymagana jest wysoka precyzja przestrzenna i jakość sygnału.

Ekstrakcja cech sygnału poprzez sieci splotowe: rozpoznawanie wzorców w danych neuronalnych

Pierwszym krokiem w przetwarzaniu sygnałów neuronalnych w systemach transkrypcji mózgu jest ekstrakcja odpowiednich cech z surowych danych z EEG lub MEG. To zadanie jest zazwyczaj przyjmowane przez sieci neuronalne splotu (CNN). CNN to klasa modeli głębokiego uczenia się, które są szczególnie odpowiednie do analizy danych przestrzennych i czasowo ustrukturyzowanych, jak ma to miejsce w przypadku sygnałów EEG i MEG.

Filtrowanie przestrzenne: Moduł splotu wykorzystuje filtry przestrzenne do identyfikacji określonych obszarów mózgu, które są powiązane z procesami, które mają zostać dekodowane. Podczas dekodowania ruchów końcówek lub intencji językowych kora motoryczna, która jest odpowiedzialna za planowanie i wykonywanie ruchów, a także obszar Broca, ważny region językowy w mózgu, szczególnie interesują się. Filtry przestrzenne CNN są szkolone w zakresie rozpoznawania wzorców aktywności mózgu, które występują w tych odpowiednich regionach i są specjalnie do dekodowania zadania.

Analiza częstotliwości czasu: Oprócz wzorców przestrzennych CNN analizuje również dynamikę czasu sygnałów mózgu i ich składników częstotliwości. Aktywność neuronalna często charakteryzuje się charakterystycznymi oscylacjami w różnych paskach częstotliwości. Na przykład oscylacje pasma gamma (30-100 Hz) są związane z przetwarzaniem poznawczym, uwagą i świadomością. CNN jest przeszkolony do wykrywania tych charakterystycznych oscylacji w sygnałach EEG lub MEG i wyodrębniania ich jako odpowiednich cech do dekodowania. Analiza czasu częstotliwości umożliwia systemowi wykorzystanie informacji o strukturze czasowej i rytmie aktywności neuronalnej w celu poprawy dokładności dekodowania.

W Brain2Qwerty moduł splotu wyodrębnia ponad 500 właściwości przestrzennych i czasowych na milisekundę z danych MEG lub EEG. Charakterystyka te obejmują nie tylko sygnały odpowiadające zamierzonym ruchom końcówki, ale także sygnały, które na przykład odzwierciedlają błędy pisania osobników testowych. Zdolność CNN do wydobywania szerokiego zakresu cech ma kluczowe znaczenie dla solidnego i kompleksowego dekodowania sygnałów neuronalnych.

Sekwencyjne dekodowanie przez architektury transformatora: zrozumienie kontekstu i modelowanie języka

Modelowanie kontekstowe za pomocą mechanizmów ataku: rozpoznanie relacji w danych

Zgodnie z charakterystycznym ekstrakcją przez moduł splotowy wyodrębnione sekwencje cech są analizowane przez moduł transformatora. Sieci transformatorów okazały się szczególnie wydajne w przetwarzaniu danych sekwencyjnych w ostatnich latach i stały się standardowym modelem w wielu obszarach przetwarzania języka naturalnego. Ich siła polega na jego zdolności do modelowania długich i złożonych zależności w danych sekwencyjnych i zrozumieniu kontekstu danych wejściowych.

Rejestrowanie zależności

Moduł transformatora wykorzystuje tak zwane mechanizmy „samo-stacji”, aby uchwycić relacje i zależności między różnymi elementami w charakterystycznej sekwencji. W kontekście dekodowania mózgu do tekstu oznacza to, że system uczy się rozumieć relacje między poprzednimi i późniejszymi strajkami. Na przykład system uznaje, że zgodnie ze słowem „pies” słowo „szczeka” lub podobny czasownik prawdopodobnie nastąpi. Mechanizm ataku umożliwia sieci skoncentrowanie się na odpowiednich częściach sekwencji wejściowej i wahanie ich znaczenia w kontekście całej sekwencji.

Probabilistyczne modele głosowe

Analizując duże ilości danych tekstowych, sieci transformatorów uczą się probabilistycznych modeli języków. Modele te reprezentują wiedzę statystyczną na temat struktury i prawdopodobieństwa słów i zdań w języku. Moduł transformatora używa tego modelu głosowego, na przykład do uzupełnienia fragmentarycznych lub niekompletnych danych wejściowych lub do korygowania błędów. Na przykład, jeśli system dekoduje ciąg „HUS”, model języka może rozpoznać, że słowo „dom” jest bardziej prawdopodobne w danym kontekście i odpowiednio poprawić dane wejściowe.

W systemach takich jak integracja Chatt Synchron zdolność sieci transformatorów jest wykorzystywana do modelowania kontekstowego do generowania naturalnych i spójnych zdań z fragmentarycznych intencji motorycznych. System może generować rozsądne i gramatyczne poprawne teksty, nawet z niekompletnymi lub hałaśliwymi sygnałami mózgowymi, wykorzystując jego obszerną wiedzę językową i zdolność do interpretacji kontekstu.

Integracja modeli głosowych wstępnie zawartych: korekcja błędów i koherencja językowa

Ostatnim modułem w rurociągu przetwarzania wielu systemów transkrypcji mózgu jest ostateczny moduł językowy, który jest często wdrażany w postaci wcześniej wyszkolonego neuronalnego modelu głosu, takiego jak GPT-2 lub BERT. Moduł ten służy do dalszego udoskonalenia sekwencji tekstowych generowanych przez moduł transformatora, w celu skorygowania błędów i optymalizacji koherencji gramatycznej i naturalności wygenerowanego tekstu.

Zmniejszenie błędów przez prawdopodobieństwa językowe

Moduł głosowy wykorzystuje swoją szeroką wiedzę na temat języka, gramatyki i stylu, aby poprawić błędy, które mogły powstać w poprzednich krokach dekodowania. Korzystając z prawdopodobieństw językowych i informacji o kontekście, moduł głosowy może zmniejszyć poziom błędu rysowania (CER) nawet o 45 %. Na przykład identyfikuje i koryguje błędy pisowni, błędy gramatyczne lub semantycznie niespójne konsekwencje słów.

Dekodowanie nieznanych słów

Wstępne wyszkolone modele językowe są w stanie zdekodować nieznane słowa lub rzadkie kombinacje słów poprzez powrót do ich zdolności do łączenia sylaby i zrozumienia struktury morfologicznej słów. Na przykład, jeśli system dekoduje nowe lub niezwykłe słowo, moduł języka może próbować złożyć go ze znanych sylab lub części słowa i czerpać jego znaczenie z kontekstu.

Model ćwierkania Google imponująco pokazuje zalety uczenia się transferu z ogromnych ilości danych tekstowych w celu dostosowania do poszczególnych wzorców językowych. Chirp został przeszkolony na 28 miliardach linii tekstu i może szybko dostosować się do konkretnych nawyków językowych i słownictwa poszczególnych użytkowników. Ta zdolność do personalizacji jest szczególnie ważna w przypadku systemów transkrypcji mózgu, ponieważ wzorce językowe i potrzeby komunikacyjne osób z porażeniem lub zaburzeniami języka mogą się różnić.

Ograniczenia kliniczne i techniczne: Wyzwania dotyczące szerokiego zastosowania

Ograniczenia związane ze sprzętem: przenośność i możliwości czasu rzeczywistego

Pomimo imponującego postępu technologii transkrypcji mózgu, nadal istnieje wiele ograniczeń klinicznych i technicznych, które ograniczają szerokie zastosowanie tej technologii.

Przenośność meg

Obecne systemy MEG, takie jak Neuromag Electa o pojemności 500 kg, są złożonymi i szpitalnymi urządzeniami, które wymagają ustalonych środowisk laboratoryjnych. Ich brak przenośności ogranicza ich stosowanie poza wyspecjalizowanymi instytucjami badawczymi. Przenośne i mobilne systemy MeG są wymagane do szerszej aplikacji klinicznej i wykorzystania w środowisku domowym. Rozwój lżejszych, bardziej kompaktowych i mniej energooszczędnych czujników meg i metod chłodzenia krio jest zatem ważnym celem badawczym.

PRAWDZIWE JEDZENIE

Wiele obecnych systemów transkrypcji mózgu, w tym Brain2Qwerty, przetwarza zdania dopiero po ukończeniu danych wejściowych, a nie w regulaminach znaków w czasie rzeczywistym. To opóźnienie w czasie rzeczywistym może wpływać na naturalność i płyn komunikacji. Przetwarzanie sygnałów mózgu w czasie rzeczywistym i natychmiastowe informacje zwrotne w postaci tekstu jest niezbędne do interakcji intuicyjnej i przyjaznej dla użytkownika. Ulepszenie prędkości przetwarzania algorytmów, a zatem ograniczenie opóźnień są ważnymi wyzwaniami technicznymi.

Wyzwania neurofizjologiczne: Zależność motoryczna i indywidualna zmienność

Zależność motoryczna

Wiele obecnych systemów transkrypcji mózgu dekoduje przede wszystkim zamierzone ruchy końcówki lub inne czynności motoryczne. Ogranicza to ich zastosowanie u w pełni sparaliżowanych pacjentów, którzy nie mogą już generować sygnałów motorycznych. W przypadku tej grupy pacjentów wymagane są niezależne od ruchu systemy BCI, które są oparte na innych formach aktywności neuronalnej, takich jak mówienie w wizualnym idei mówienia wyobraźni umysłowej lub czystej intencji.

Indywidualna zmienność

Dokładność i wydajność systemów transkrypcji mózgu mogą się znacznie różnić w zależności od osoby. Indywidualne różnice w strukturze mózgu, aktywności neuronalnej i strategii poznawczych mogą utrudniać dekodowanie. Ponadto dokładność u pacjentów z chorobami neurodegeneracyjnymi może zmniejszyć się, tak jak z powodu zmienionej aktywności kory i postępujące uszkodzenie neuronów. Rozwój solidnych i adaptacyjnych algorytmów, które mogą dostosować się do indywidualnych różnic i zmian aktywności mózgu, ma zatem ogromne znaczenie.

Implikacje etyczne i ochrona danych: odpowiedzialne obsługę danych mózgu

Ryzyko prywatności w danych mózgu: ochrona prywatności umysłowej

Postęp w technologii transkrypcji mózgu rodzi ważne pytania etyczne i obawy dotyczące ochrony danych. Zdolność do dekodowania sygnałów mózgu i przekształcania go w tekst ma potencjalne ryzyko prywatności i autonomii umysłowej jednostek.

Pozostawiając potencjał drzwi do przemyślenia

Chociaż obecne systemy, takie jak Brain2Qwerty, dekodują przede wszystkim zamierzone działalność motoryczną, teoretycznie istnieje potencjał, że przyszłe systemy mogą również uchwycić niechciane procesy poznawcze, a nawet myśli. Idea technologii „myśli” zbiera podstawowe pytania dotyczące prywatności i ochrony mentalnej intymnej sfery. Ważne jest, aby opracować jasne ramy etyczne i prawne, aby zapobiec nadużywaniu takich technologii i ochrony praw jednostek.

Trudności anonimizacji

Sygnały EEG i MEG zawierają unikalne wzorce biometryczne, które mogą sprawić, że ludzie są możliwe do zidentyfikowania. Nawet anonimowe dane mózgowe mogą być potencjalnie ponownie zidentyfikowane lub niewłaściwie wykorzystywane do celów nieautoryzowanych. Ochrona anonimowości i poufności danych HIRND ma zatem kluczowe znaczenie. Wymagane są ścisłe wytyczne dotyczące ochrony danych i środki bezpieczeństwa, aby zapewnić, że dane mózgu są odpowiedzialne i etycznie poprawne

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Stworzenie lub dostosowanie strategii cyfrowej i cyfryzacji

☑️Rozbudowa i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Pionierski rozwój biznesu

Konrada Wolfensteina

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając poniższy formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

Xpert.Digital to centrum przemysłu skupiające się na cyfryzacji, inżynierii mechanicznej, logistyce/intralogistyce i fotowoltaice.

Dzięki naszemu rozwiązaniu do rozwoju biznesu 360° wspieramy znane firmy od rozpoczęcia nowej działalności po sprzedaż posprzedażną.

Wywiad rynkowy, smarketing, automatyzacja marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie pocztowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnacja leadów to część naszych narzędzi cyfrowych.

Więcej informacji znajdziesz na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus