Publicat pe: 16 februarie 2025 / Actualizat pe: 16 februarie 2025 – Autor: Konrad Wolfenstein
Citirea gândurilor și inteligența artificială: Decodificare neinvazivă a textului cerebral și senzori pentru arhitecturi de învățare profundă de la Meta AI – Imagine: Xpert.Digital
Viitorul interacțiunii om-mașină este acum – semnalele cerebrale sunt cheia comunicării
Tehnologii de decodare creier-text: o comparație între abordările neinvazive și cele invazive
Capacitatea de a traduce gândurile în text reprezintă un progres revoluționar în interacțiunea om-computer și are potențialul de a îmbunătăți fundamental calitatea vieții persoanelor cu deficiențe de comunicare. Atât tehnologia non-invazivă Brain2Qwerty a Meta AI, cât și electrocorticografia invazivă (ECoG) își propun să atingă acest obiectiv prin decodarea intențiilor de vorbire direct din semnalele cerebrale. Deși ambele tehnologii au același obiectiv general, ele diferă fundamental în ceea ce privește abordarea, punctele forte și punctele slabe. Această comparație cuprinzătoare evidențiază avantajele cruciale ale metodei non-invazive, fără a diminua rolul și beneficiile procedurilor invazive.
Profilul de siguranță și riscurile clinice: o diferență crucială
Cea mai semnificativă diferență dintre interfețele creier-computer (BCI) neinvazive și invazive constă în profilul lor de siguranță și riscurile clinice asociate. Acest aspect este de o importanță centrală, deoarece influențează semnificativ accesibilitatea, aplicabilitatea și acceptarea pe termen lung a acestor tehnologii.
Evitarea complicațiilor neurochirurgicale: Un avantaj incontestabil al procedurilor neinvazive
Electrocorticografia (ECoG) necesită intervenție neurochirurgicală în care se implantează electrozi direct pe suprafața creierului, sub dura mater (membrana cea mai exterioară care acoperă creierul). Deși este efectuată în mod obișnuit în centre specializate, această procedură prezintă riscuri inerente. Statisticile indică un risc de 2 până la 5% de complicații grave în urma unor astfel de proceduri. Aceste complicații pot cuprinde o gamă largă, inclusiv:
Hemoragii intracraniene
Sângerările intracraniene, cum ar fi hematoamele subdurale (acumulări de sânge între dura mater și arahnoidă) sau hemoragiile intracerebrale (sângerări direct în țesutul cerebral), pot fi cauzate de intervenția chirurgicală în sine sau de prezența electrozilor. Această sângerare poate duce la creșterea presiunii intracraniene, deficite neurologice și, în cazuri grave, chiar la deces.
Infecții
Fiecare procedură chirurgicală prezintă un risc de infecție. Odată cu implantarea ECoG, pot apărea infecții ale plăgii, meningelui (meningită) sau țesutului cerebral (encefalită). Astfel de infecții necesită adesea terapie antibiotică agresivă și, în cazuri rare, pot duce la leziuni neurologice permanente.
Deficite neurologice
Deși scopul implantării ECoG este de a îmbunătăți funcția neurologică, există riscul ca procedura în sine sau plasarea electrozilor să ducă la noi deficite neurologice. Acestea se pot manifesta ca slăbiciune, pierderea senzației, tulburări de vorbire, convulsii sau deficiențe cognitive. În unele cazuri, aceste deficite pot fi temporare, dar în altele, pot fi permanente.
Complicații legate de anestezie
Implantarea ECoG necesită de obicei anestezie generală, care prezintă și propriile riscuri, inclusiv reacții alergice, probleme respiratorii și complicații cardiovasculare.
În schimb, abordarea bazată pe MEG/EEG a Meta AI elimină complet aceste riscuri. Această metodă neinvazivă implică atașarea unor senzori externi la nivelul scalpului, similar cu o examinare EEG convențională. Nu este necesară nicio intervenție chirurgicală, evitându-se astfel toate complicațiile menționate anterior. Studiile clinice cu sistemul Brain2Qwerty, efectuate cu 35 de participanți, nu au arătat efecte adverse care să necesite tratament. Acest lucru subliniază profilul superior de siguranță al metodelor neinvazive.
Stabilitate pe termen lung și defecțiuni hardware: Un avantaj pentru aplicațiile cronice
Un alt aspect important privind aplicabilitatea clinică este stabilitatea pe termen lung a sistemelor și riscul de defecțiuni ale hardware-ului. În cazul electrozilor ECoG, există riscul ca aceștia să-și piardă funcționalitatea în timp din cauza cicatricilor țesuturilor sau a degradării electrozilor. Studiile sugerează că electrozii ECoG pot avea o durată de viață de aproximativ 2 până la 5 ani. După acest timp, poate fi necesară înlocuirea electrozilor, ceea ce implică o altă procedură chirurgicală și riscurile asociate acesteia. În plus, există întotdeauna posibilitatea unei defecțiuni bruște a hardware-ului, care poate întrerupe brusc funcționalitatea sistemului.
Sistemele neinvazive, precum cele dezvoltate de Meta AI, oferă un avantaj clar în acest sens. Deoarece senzorii sunt atașați extern, aceștia nu sunt supuși acelorași procese de degradare biologică ca electrozii implantați. Sistemele neinvazive oferă cicluri de întreținere practic nelimitate. Componentele pot fi înlocuite sau modernizate după cum este necesar, fără a necesita intervenții chirurgicale invazive. Această stabilitate pe termen lung este deosebit de importantă pentru aplicațiile cronice, în special pentru pacienții cu sindrom de blocare sau alte afecțiuni de paralizie cronică care se bazează pe o soluție de comunicare permanentă. Necesitatea unor intervenții chirurgicale repetate și riscul de defecțiune a hardware-ului ar afecta semnificativ calitatea vieții acestor pacienți și ar limita acceptarea sistemelor invazive pentru aplicații pe termen lung.
Calitatea semnalului și performanța de decodare: o comparație detaliată
Deși siguranța este un avantaj incontestabil al metodelor neinvazive, calitatea semnalului și performanța de decodare rezultată reprezintă un domeniu mai complex, în care atât abordările invazive, cât și cele neinvazive au punctele lor forte și punctele slabe.
Comparație rezoluție spațio-temporală: Precizie vs. Non-invazivitate
Sistemele ECoG, în care electrozii sunt plasați direct pe cortexul cerebral, oferă o rezoluție spațială și temporală remarcabilă. Rezoluția spațială a ECoG este de obicei în intervalul de 1 până la 2 milimetri, ceea ce înseamnă că poate capta activitatea neuronală din zone foarte mici și specifice ale creierului. Rezoluția temporală este, de asemenea, excelentă, de aproximativ 1 milisecundă, permițând sistemelor ECoG să capteze cu precizie evenimente neuronale extrem de rapide. Această rezoluție ridicată permite sistemelor ECoG să atingă rate de eroare a caracterelor (CER) validate clinic, mai mici de 5%. Aceasta înseamnă că din 100 de caractere generate cu un BCI bazat pe ECoG, mai puțin de 5 vor conține erori. Această precizie ridicată este crucială pentru o comunicare eficientă și fluentă.
Brain2Qwerty, sistemul neinvaziv al Meta AI, atinge în prezent rate de eroare a semnelor de 19 până la 32% utilizând magnetoencefalografia (MEG). Deși acestea sunt rate de eroare mai mari în comparație cu ECoG, este important de subliniat faptul că aceste rezultate sunt obținute printr-o metodă neinvazivă care nu prezintă riscuri chirurgicale. Rezoluția spațială a MEG este cuprinsă între 2 și 3 milimetri, ceea ce este puțin mai mică decât cea a ECoG, dar totuși suficientă pentru a capta semnale neuronale relevante. Rezoluția temporală a MEG este, de asemenea, foarte bună, în intervalul milisecundelor.
Cu toate acestea, Meta AI a înregistrat progrese semnificative în îmbunătățirea calității semnalului și a performanței de decodare a sistemelor neinvazive. Aceste progrese se bazează pe trei inovații cheie:
Arhitectura hibridă CNN-Transformer
Această arhitectură avansată combină punctele forte ale rețelelor neuronale convoluționale (CNN) și ale rețelelor transformatoare. CNN-urile sunt deosebit de eficiente în extragerea caracteristicilor spațiale din tiparele complexe de activitate neuronală captate de MEG și EEG. Acestea pot identifica tipare locale și relații spațiale în date care sunt relevante pentru decodificarea intențiilor de vorbire. Rețelele transformatoare, pe de altă parte, excelează la învățarea și utilizarea contextului lingvistic. Ele pot modela relațiile dintre cuvinte și propoziții pe distanțe lungi, îmbunătățind astfel predicția intențiilor de vorbire pe baza contextului. Combinarea acestor două arhitecturi într-un model hibrid permite utilizarea eficientă atât a caracteristicilor spațiale, cât și a contextului lingvistic pentru a spori precizia decodării.
Integrare Wav2Vec
Integrarea Wav2Vec, un model de învățare autosupervizată pentru reprezentările vorbirii, reprezintă un alt progres semnificativ. Wav2Vec este pre-antrenat pe cantități mari de date audio neetichetate, învățând să extragă reprezentări robuste și bogate în context ale vorbirii. Prin integrarea Wav2Vec în sistemul Brain2Qwerty, semnalele neuronale pot fi comparate cu aceste reprezentări vocale pre-construite. Acest lucru permite sistemului să învețe mai eficient relația dintre activitatea neuronală și modelele lingvistice și să îmbunătățească precizia decodării. Învățarea autosupervizată este deosebit de valoroasă deoarece reduce nevoia de cantități mari de date de antrenament etichetate, care sunt adesea dificil de obținut în neuroștiințe.
Fuziune multisenzorială
Brain2Qwerty valorifică efectele sinergice prin fuzionarea MEG și a electroencefalografiei de înaltă densitate (HD-EEG). MEG și EEG sunt tehnici complementare de măsurare neurofiziologică. MEG măsoară câmpurile magnetice generate de activitatea neuronală, în timp ce EEG măsoară potențialele electrice de la nivelul scalpului. MEG oferă o rezoluție spațială superioară și este mai puțin susceptibilă la artefacte de la craniu, în timp ce EEG este mai rentabil și mai portabil. Prin achiziționarea și fuzionarea simultană a datelor MEG și HD-EEG, sistemul Brain2Qwerty poate valorifica avantajele ambelor modalități, îmbunătățind și mai mult calitatea semnalului și performanța de decodare. Sistemele HD-EEG cu până la 256 de canale permit o captare mai detaliată a activității electrice de la nivelul scalpului, completând precizia spațială a MEG.
Adâncimea decodării cognitive: Dincolo de abilitățile motorii
Un avantaj cheie al sistemelor neinvazive precum Brain2Qwerty constă în capacitatea lor de a merge dincolo de simpla măsurare a activității cortexului motor și, de asemenea, de a capta procese lingvistice de nivel superior. ECoG, în special atunci când este plasat în zonele motorii, măsoară în principal activitatea legată de execuția motorie a vorbirii, cum ar fi mișcările mușchilor vorbirii. Pe de altă parte, Brain2Qwerty, utilizând MEG și EEG, poate capta și activitatea din alte regiuni ale creierului implicate în procese lingvistice mai complexe, cum ar fi:
Corectarea greșelilor de scriere prin predicție semantică
Brain2Qwerty este capabil să corecteze greșelile de scriere folosind predicția semantică. Sistemul analizează contextul cuvintelor și propozițiilor introduse și poate recunoaște erorile probabile și le poate corecta automat. Acest lucru îmbunătățește semnificativ fluența și acuratețea comunicării. Această capacitate de a face predicții semantice sugerează că sistemul nu numai că decodează intențiile motorii, dar a dezvoltat și o anumită înțelegere a conținutului semantic al limbajului.
Reconstrucția seturilor complete în afara setului de antrenament
O caracteristică remarcabilă a Brain2Qwerty este capacitatea sa de a reconstrui propoziții complete, chiar și atunci când aceste propoziții nu au fost incluse în setul de date original de antrenament. Acest lucru sugerează o capacitate de generalizare a sistemului care depășește simpla memorare a tiparelor. Sistemul pare a fi capabil să învețe structuri și reguli lingvistice subiacente și să le aplice unor propoziții noi și nefamiliare. Acesta este un pas important către interfețe creier-text mai naturale și mai flexibile.
Detectarea intențiilor limbajului abstract
Studiile inițiale au arătat că Brain2Qwerty atinge o precizie de 40% în detectarea intențiilor de vorbire abstractă la participanții neantrenați. Intențiile de vorbire abstractă se referă la intenția comunicativă generală din spatele unei afirmații, cum ar fi „Vreau să pun o întrebare”, „Vreau să-mi exprim opinia” sau „Vreau să spun o poveste”. Capacitatea de a recunoaște astfel de intenții abstracte sugerează că BCI-urile neinvazive ar putea într-o zi să nu doar decodeze cuvinte sau propoziții individuale, ci și să înțeleagă intenția comunicativă generală a utilizatorului. Acest lucru ar putea pune bazele unor interacțiuni om-computer mai naturale și orientate spre dialog.
Este important de menționat că performanța de decodare a sistemelor neinvazive nu a atins încă nivelul sistemelor ECoG invazive. ECoG rămâne superior în ceea ce privește precizia și viteza de decodare. Cu toate acestea, progresele în procesarea neinvazivă a semnalelor și în învățarea profundă elimină constant acest decalaj.
Scalabilitate și gamă de aplicații: accesibilitate și eficiență a costurilor
Pe lângă siguranță și performanța decodării, scalabilitatea și aplicabilitatea joacă un rol crucial în acceptarea pe scară largă și beneficiile societale ale tehnologiilor de decodare a textului cerebral. În acest domeniu, sistemele neinvazive prezintă avantaje clare față de metodele invazive.
Eficiența costurilor și accesibilitatea: Reducerea barierelor
Un factor cheie care influențează scalabilitatea și accesibilitatea tehnologiilor este costul. Sistemele ECoG sunt asociate cu costuri semnificative din cauza necesității de intervenții chirurgicale, echipamente medicale specializate și personal înalt calificat. Costul total al unui sistem ECoG, inclusiv implantarea și monitorizarea pe termen lung, poate ajunge la aproximativ 250.000 EUR sau mai mult. Aceste costuri ridicate fac ca sistemele ECoG să fie inaccesibile pentru publicul larg și restricționează utilizarea lor la centre medicale specializate.
În schimb, Meta AI, cu soluția sa Brain2Qwerty bazată pe MEG, vizează costuri semnificativ mai mici. Prin utilizarea de senzori neinvazivi și posibilitatea producerii în masă a dispozitivelor MEG, obiectivul este de a reduce costul per dispozitiv la sub 50.000 EUR. Această diferență substanțială de cost ar face ca BCI-urile neinvazive să fie accesibile unui număr mult mai mare de persoane. În plus, sistemele neinvazive elimină necesitatea unor centre neurochirurgicale specializate. Aplicațiile ar putea fi făcute într-o gamă mai largă de medii medicale și chiar în mediile casnice. Acesta este un factor crucial pentru furnizarea de îngrijiri în zonele rurale și asigurarea accesului echitabil la această tehnologie pentru oamenii din întreaga lume. Costurile mai mici și accesibilitatea mai mare a sistemelor neinvazive au potențialul de a transforma tehnologia de decodare a textului cerebral dintr-un tratament specializat și costisitor într-o soluție mai disponibilă pe scară largă și mai accesibilă.
Generalizabilitate adaptivă: Personalizare vs. standardizare
Un alt aspect al scalabilității este adaptabilitatea și generalizabilitatea sistemelor. Modelele ECoG necesită de obicei o calibrare individuală pentru fiecare pacient. Acest lucru se datorează faptului că semnalele neuronale înregistrate de electrozii ECoG depind în mare măsură de anatomia cerebrală individuală, de plasarea electrozilor și de alți factori specifici pacientului. Calibrarea individuală poate consuma mult timp, necesitând până la 40 de ore de instruire per pacient. Acest efort de calibrare reprezintă un obstacol semnificativ în calea utilizării pe scară largă a sistemelor ECoG.
Brain2Qwerty adoptă o abordare diferită, utilizând învățarea prin transfer pentru a reduce necesitatea calibrării individuale, care consumă mult timp. Sistemul este pre-antrenat pe un set mare de date MEG/EEG colectate de la 169 de persoane. Acest model pre-antrenat conține deja cunoștințe extinse despre relația dintre semnalele neuronale și intențiile de vorbire. Pentru participanții noi, este necesară doar o scurtă fază de adaptare de 2 până la 5 ore pentru a adapta modelul la caracteristicile individuale ale fiecărui utilizator. Această scurtă fază de adaptare face posibilă atingerea a 75% din performanța maximă de decodare cu un efort minim. Utilizarea învățării prin transfer permite o punere în funcțiune semnificativ mai rapidă și mai eficientă a sistemelor neinvazive, contribuind astfel la scalabilitatea și aplicabilitatea lor largă. Capacitatea de a transfera un model pre-antrenat către utilizatori noi este un avantaj cheie al BCI-urilor neinvazive în ceea ce privește aplicabilitatea lor pe scară largă.
Aspecte etice și de reglementare: Protecția datelor și procedurile de admitere
Dezvoltarea și aplicarea tehnologiilor de decodificare a textului cerebral ridică importante întrebări etice și de reglementare care trebuie analizate cu atenție. Există, de asemenea, diferențe între abordările invazive și cele neinvazive în acest domeniu.
Protecția datelor prin randament limitat al semnalului: Protecția confidențialității
Un aspect etic adesea discutat în legătură cu BCI-urile este confidențialitatea datelor și posibilitatea manipulării gândirii. Sistemele ECoG invazive, care permit accesul direct la activitatea cerebrală, prezintă potențial un risc mai mare de utilizare abuzivă a datelor cerebrale. În principiu, sistemele ECoG ar putea fi utilizate nu numai pentru a decodifica intențiile de vorbire, ci și pentru a înregistra alte procese cognitive și chiar pentru a manipula gândurile prin stimulare în buclă închisă. Deși tehnologia actuală este încă departe de astfel de scenarii, este important să se țină cont de aceste riscuri potențiale și să se dezvolte măsuri de siguranță adecvate.
Brain2Qwerty și alte sisteme neinvazive sunt limitate la achiziția pasivă a semnalelor de intenție motorie. Arhitectura lor este concepută pentru a filtra automat tiparele de activitate nonverbală. Semnalele atenuate și zgomotoase captate de MEG și EEG din cauza interferenței scalpului fac mai dificilă din punct de vedere tehnic extragerea de informații cognitive detaliate sau chiar manipularea gândurilor. „Randamentul limitat al semnalului” metodelor neinvazive poate fi, în anumite privințe, văzut ca o protecție a vieții private. Cu toate acestea, este important de subliniat faptul că BCI-urile neinvazive ridică și întrebări etice, în special în ceea ce privește protecția datelor, consimțământul informat și potențialul de utilizare abuzivă a tehnologiei. Este esențial să se dezvolte orientări etice și cadre de reglementare care să asigure utilizarea responsabilă a tuturor tipurilor de BCI-uri.
Calea de aprobare pentru dispozitivele medicale: Aplicare mai rapidă
Calea de reglementare pentru aprobarea dispozitivelor medicale este un alt factor important care influențează viteza cu care noile tehnologii pot fi introduse în practica clinică. Sistemele ECoG invazive sunt în general clasificate drept dispozitive medicale cu risc ridicat, deoarece necesită intervenție chirurgicală și pot provoca complicații grave. Prin urmare, aprobarea sistemelor ECoG necesită studii ample de fază III, cu date complete privind siguranța pe termen lung. Acest proces de aprobare poate dura câțiva ani și poate necesita resurse semnificative.
Pe de altă parte, sistemele neinvazive au potențialul unei căi de reglementare mai rapide. În Statele Unite, sistemele neinvazive care se bazează pe și completează dispozitivele EEG/MEG existente pot fi eligibile pentru aprobare prin procesul 510(k) al Administrației pentru Alimente și Medicamente (FDA). Procesul 510(k) este o cale de aprobare simplificată pentru dispozitivele medicale care sunt „substanțial echivalente” cu produsele deja aprobate. Această cale mai rapidă ar putea permite tehnologiilor neinvazive de decodificare a textului cerebral să intre în uz clinic mai rapid și să aducă beneficii pacienților mai devreme. Cu toate acestea, este important de subliniat faptul că, chiar și pentru sistemele neinvazive, sunt necesare dovezi riguroase privind siguranța și eficacitatea pentru aprobare. Cadrul de reglementare pentru BCI este un domeniu în evoluție și este esențial ca autoritățile de reglementare, cercetătorii și industria să colaboreze pentru a dezvolta căi de reglementare clare și adecvate care să promoveze inovația, asigurând în același timp siguranța pacienților.
Limitările abordării neinvazive: Provocările tehnice rămân
În ciuda numeroaselor avantaje ale sistemelor de decodificare a textului cerebral neinvazive, este important să recunoaștem obstacolele și limitările tehnice existente. Aceste provocări trebuie abordate pentru a valorifica pe deplin potențialul sistemelor BCI neinvazive.
Latență în timp real
Brain2Qwerty și alte sisteme neinvazive prezintă în prezent o latență de decodare mai mare decât sistemele ECoG invazive. Brain2Qwerty decodează intențiile de vorbire numai după ce o propoziție s-a terminat, rezultând o întârziere de aproximativ 5 secunde. Prin comparație, sistemele ECoG ating o latență semnificativ mai mică, de aproximativ 200 de milisecunde, permițând comunicarea aproape în timp real. Latența mai mare a sistemelor neinvazive se datorează procesării mai complexe a semnalelor și necesității de a analiza semnale mai slabe și mai zgomotoase. Reducerea latenței este un obiectiv cheie pentru dezvoltarea ulterioară a BCI-urilor neinvazive, pentru a permite o comunicare mai fluidă și mai naturală.
Artefacte de mișcare
Sistemele MEG sunt foarte sensibile la artefactele de mișcare. Chiar și mișcări minore ale capului pot perturba semnificativ măsurătorile și pot afecta calitatea semnalului. Prin urmare, achiziția de date bazată pe MEG necesită de obicei o poziție fixă a capului, ceea ce limitează aplicațiile mobile. Deși EEG este mai puțin susceptibil la artefactele de mișcare, mișcările musculare și alte artefacte pot afecta în continuare calitatea semnalului. Dezvoltarea de algoritmi robuști de suprimare a artefactelor și crearea de sisteme MEG și EEG portabile și tolerante la mișcare sunt domenii cruciale de cercetare pentru extinderea gamei de aplicații pentru BCI-uri neinvazive.
Compatibilitatea pacienților
Sistemele neinvazive bazate pe decodarea semnalelor de intenție a atingerii rapide își pot atinge limitele la pacienții cu cortex motor sever atrofiat, cum ar fi cel observat în stadiile avansate ale sclerozei laterale amiotrofice (SLA). În astfel de cazuri, decodarea bazată pe intenție motorie poate eșua deoarece semnalele neuronale asociate cu mișcările de atingere rapidă sunt prea slabe sau absente. Pentru aceste grupuri de pacienți, pot fi necesare abordări alternative neinvazive, cum ar fi cele bazate pe decodarea proceselor limbajului cognitiv sau alte modalități precum urmărirea ochilor. În plus, este important să se ia în considerare diferențele individuale în activitatea cerebrală și variabilitatea calității semnalului între indivizi pentru a face interfețele neinvazive creier-computer (BCI) accesibile unei populații mai largi de pacienți.
Roluri complementare în neuroprotetică: coexistență și convergență
În ciuda provocărilor tehnice existente și a preciziei superioare a sistemelor ECoG invazive, abordarea neinvazivă a Meta AI și a altor cercetători revoluționează îngrijirea intervențională timpurie în domeniul neuroprotezelor. BCI-urile neinvazive oferă avantajul de a fi cu risc scăzut și utilizabile chiar și la debutul unei boli, cum ar fi SLA. Acestea pot oferi suport de comunicare timpurie pacienților cu dificultăți de comunicare emergente, îmbunătățind astfel calitatea vieții lor și participarea în societate.
Sistemele ECoG rămân indispensabile pentru aplicații de înaltă precizie la pacienții complet paralizați, în special la cei cu sindrom de blocare, unde acuratețea maximă a decodării și comunicarea în timp real sunt cruciale. Pentru acest grup de pacienți, beneficiile potențiale ale BCI-urilor invazive justifică riscurile și costurile mai mari.
Viitorul interfețelor creier-computer ar putea rezida în convergența ambelor tehnologii. Sistemele hibride care combină avantajele abordărilor neinvazive și invazive ar putea inaugura o nouă eră a neuroprotezelor. De exemplu, o astfel de abordare hibridă ar putea utiliza microelectrozi epidurali, care sunt mai puțin invazivi decât electrozii ECoG, dar oferă totuși o calitate a semnalului mai mare decât senzorii neinvazivi. Combinate cu algoritmi avansați de inteligență artificială pentru procesarea și decodificarea semnalelor, astfel de sisteme hibride ar putea reduce decalajul dintre invazivitate și precizie, permițând o gamă mai largă de aplicații. Dezvoltarea continuă a tehnologiilor de decodificare atât neinvazive, cât și invazive, de tip creier-text, împreună cu explorarea abordărilor hibride, promite un viitor în care persoanele cu deficiențe de comunicare au acces la soluții de comunicare eficiente, sigure și accesibile.
Legat de asta:
Partenerul dumneavoastră global de marketing și dezvoltare a afacerilor
☑️ Limba noastră de afaceri este engleza sau germana
☑️ NOU: Corespondență în limba ta maternă!
Konrad Wolfenstein
Eu și echipa mea suntem bucuroși să vă fim la dispoziție în calitate de consilier personal.
Mă puteți contacta completând formularul de contact de aici sau pur și simplu sunându-mă la +49 89 89 674 804 ( München) . Adresa mea de e-mail este: wolfenstein@xpert.digital
Aștept cu nerăbdare proiectul nostru comun.