Metas Brain2qwerty с Meta AI: веха в неинвазивном декодировании мозга в тексте

Забудьте тип! Meta AI декодирует ваши мысли непосредственно в тексте - будущее общения

Разработка Brain2qwerty через Meta AI представляет собой значительный прогресс в области компьютерных интерфейсов мозга (BCIS). достиг знака до 81 %. Даже если технология еще не готова к рынку, она уже демонстрирует большой потенциал, особенно для людей с языком или расстройствами движения, которые ищут новые каналы связи.

Разработка компьютерных интерфейсов мозга

Исторический опыт и медицинские потребности

Были разработаны компьютерные интерфейсы мозга для создания прямых каналов связи между человеческим мозгом и внешними устройствами. Хотя инвазивные методы с имплантированными электродами уже обеспечивают высокую точность более 90 %, они связаны со значительными рисками, включая инфекции и необходимость хирургических вмешательств. Неинвазивные альтернативы, такие как ЭЭГ и Мег, считаются более безопасными, но до сих пор им приходилось бороться с ограниченным качеством сигнала. Brain2qwerty из Meta AI пытается закрыть этот разрыв, достигнув частота ошибок в течение 19 % для декодирования на основе MEG.

ЭЭГ против Мег: Преимущества и недостатки методов измерения

ЭЭГ измеряет электрические поля на коже головы с помощью электродов, в то время как MEG записывает магнитные поля нейрональной активности. MEG предлагает гораздо более высокое пространственное разрешение и менее подвержена искажениям сигнала. Это объясняет, почему Brain2qwerty с MEG достигает частоты ошибок рисунка всего 32 %, в то время как системы на основе ЭЭГ имеют 67 % частоту ошибок. Тем не менее, устройства MEG с ценами до двух миллионов долларов США и весом 500 кг трудно получить доступ и в настоящее время не подходят для широкого использования.

Архитектура и функциональность Brain2qwerty

Трехэтажная модель для обработки сигналов

Brain2qwerty опирается на комбинацию трех модулей:

• Свожденный модуль: извлекает пространственные временные характеристики из необработанных данных из MEG/EEG и идентифицирует паттерны, которые связаны с двигательными импульсами при печати.
• Модуль трансформатора: анализирует сигналы мозга последовательно для того, чтобы записывать контекстную информацию и, таким образом, позволяет прогнозировать целые слова вместо отдельных символов.
• Языковой модуль: предварительно подготовленная нейрональная сеть исправляет ошибки на основе лингвистических вероятностей. Например, «hll@» завершается контекстуальными знаниями для «Привет».

Тренировочный процесс и адаптивность

Система была обучена данными 35 здоровых субъектов, которые провели 20 часов на сканере MEG в течение 20 часов. Они неоднократно набирали предложения, такие как «el procesador ejecuta la instrucción ». Система научилась выявлять конкретные нейронные подписи для каждого знака клавиатуры. Интересно, что Brain2qwerty также смог исправить ошибки печати, что указывает на то, что он интегрирует когнитивные процессы.

Оценка эффективности и сравнение с существующими системами

Количественные результаты

В тестах Brain2qwerty с MEG достиг средней частоты ошибок персонажа 32 %, причем некоторые субъекты даже получают 19 %. Для сравнения: профессиональные транскриптеры человека достигают частоты ошибок около 8 %, в то время как инвазивные системы, такие как Neuralink, ниже 5 %. Декодирование на основе ЭЭГ было значительно хуже с уровнем ошибок 67 %.

Качественный прогресс

В отличие от предыдущих BCI, которые использовали внешние стимулы или воображаемые движения, Brain2qwerty зависит от естественных двигательных процессов при нажатии. Это уменьшает когнитивные усилия пользователей и впервые позволяет декодировать целые предложения от неинвазивных сигналов мозга.

От мыслей до текста: преодолеть препятствия обобщения

Технические ограничения

Текущие проблемы включают:

• Реальная обработка времени: Brain2qwerty в настоящее время может декодировать только после завершения предложения, а не знаков.
• Портативность устройства: текущий сканер MEG слишком громоздкий для повседневного использования.
• Обобщение: система была проверена только со здоровыми субъектами. Остается неясным, работает ли это у пациентов с моторными ограничениями.

Brain2qwerty: Революция или риск? Интерфейс Brain Metas в проверке защиты данных

Возможность чтения мозговых сигналов поднимает серьезные вопросы защиты данных. Мета подчеркивает, что Brain2qwerty только захватывает предполагаемые движения наконечников, без сознания мыслей. Кроме того, в настоящее время нет коммерческих планов, но в первую очередь научное использование для исследования обработки нейронов.

Будущие перспективы и возможные заявки

Оптимизация обучения и оборудования для передачи

Meta Researchs Transfer Learning для передачи моделей различным пользователям. Первые тесты показывают, что KI, обученный для человека А, также может быть использован для человека B путем точной - Параллельно исследователи работают над портативными системами MEG, которые дешевле и более компактны.

Интеграция с языком CIS

В долгосрочной перспективе энкодер Brain2qwerty может быть объединен с голосовыми моделями, такими как GPT-4. Это позволило бы декодировать сложное содержание путем преобразования сигналов мозга непосредственно в семантические представления.

Клиническое применение

Для пациентов с заблокированным синдромом или как будто мозг2qwerty может предложить революционные варианты связи. Однако для этого мотор -независимые сигналы, такие как визуальные идеи, должны быть интегрированы в систему.

Будущая тенденция: Condtrollessed Communication благодаря ИИ и инновационному оборудованию

Metas Brain2qwerty впечатляюще показывает, что неинвазивные BCI могут быть значительно улучшены благодаря глубокому обучению. Хотя технология все еще находится на этапе разработки, она прокладывает путь для безопасных коммуникационных средств. Будущие исследования должны закрыть разрыв в инвазивных системах и определить этические рамочные условия. С дальнейшими достижениями в области аппаратного обеспечения и искусственного интеллекта, видение общения, контролируемого мыслью может вскоре стать реальностью.

В то время, когда цифровое присутствие компании определяет ее успех, задача состоит в том, как сделать это присутствие аутентичным, индивидуальным и масштабным. Xpert.Digital предлагает инновационное решение, которое позиционирует себя как связующее звено между отраслевым центром, блогом и представителем бренда. Он сочетает в себе преимущества каналов коммуникации и продаж на одной платформе и позволяет публиковать материалы на 18 разных языках. Сотрудничество с партнерскими порталами и возможность публикации статей в Новостях Google, а также список рассылки прессы, насчитывающий около 8000 журналистов и читателей, максимизируют охват и видимость контента. Это представляет собой важный фактор во внешних продажах и маркетинге (SMarketing).

Подробнее об этом здесь:

• Аутентичный. Индивидуально. Глобально: стратегия Xpert.Digital для вашей компании

Metas Brain2qwerty с Meta AI: веха в неинвазивном декодировании мозга в тексте

Разработка Brain2qwerty через Meta AI является значительным прорывом в области исследований неинвазивных компьютерных интерфейсов мозга (BCIS). В оптимальных условиях он достигает замечательной точности до 81 % на уровне знака. Хотя эта технология еще не готова к повседневному использованию, она впечатляюще демонстрирует долгосрочный потенциал открытия совершенно новой формы общения. Этот прогресс может в корне изменить жизнь миллионов людей по всему миру и то, как мы думаем о общении и технологиях.

Основы компьютерных интерфейсов мозга: путешествие через науку

Исторические корни и неотложная потребность в клинических применениях

Идея создания прямой связи между человеческим мозгом и внешними устройствами не является новой, но укоренилась в десятилетиях исследований и инноваций. Brain Computer Interfaces, или BCIS для краткости, представляют собой системы, направленные на установление этого прямого пути коммуникации. Первые концепции и эксперименты в этой области возвращаются в 20 -й век, поскольку ученые начали более внимательно изучать электрическую активность мозга.

Инвазивные методы BCI, в которых электроды имплантируются непосредственно в мозг, уже достигли впечатляющих результатов и, в некоторых случаях, достигли точности более 90 %. Эти системы показали, что можно декодировать сложные моторные команды и, например, управлять протезами или компьютерным курсором посредством мыслительной мощности. Несмотря на эти успехи, инвазивные методы связаны со значительными рисками. Хирургические вмешательства в мозг всегда представляют риск инфекций, повреждения тканей или длительных осложнений от имплантированного аппаратного обеспечения. Кроме того, долгосрочная стабильность имплантатов и их взаимодействие с тканью мозга являются постоянной проблемой.

Неинвазивные альтернативы, такие как ЭЭГ и Мег, предлагают значительно более безопасный метод, поскольку они не требуют операции. В ЭЭГ электроды помещаются на коже головы для измерения электрических полей, в то время как MEG захватывает магнитные поля, которые возникают в результате нейронной активности. В прошлом, однако, эти методы часто выходили из строя из -за более низкого качества сигнала и связанной с ним более низкой точности декодирования. Задача состояла в том, чтобы извлечь достаточно информации из относительно слабых и шумных сигналов, измеренных из -за пределов черепа, чтобы обеспечить надежное общение.

Meta AI рассмотрел именно этот разрыв с Brain2qwerty. Используя расширенные алгоритмы механического обучения и комбинацию данных ЭЭГ и MEG, им удалось продемонстрировать частоту ошибок в размере всего 19 % в декодировании на основе MEG. Это значительный прогресс и подходит к неинвазивным BCIS ближе к практическому применению. Развитие Brain2qwerty - это не только технический успех, но и проблеск надежды для людей, которые потеряли способность говорить как или другие заболевания из -за паралича, ударов или других заболеваний. Для этих людей надежный интерфейс мозга в тексте может означать революцию в качестве их жизни и позволить им снова активно участвовать в социальной жизни.

Технологические различия в деталях: ЭЭГ против Мег

Чтобы полностью понять эффективность Brain2qwerty и прогресс, который он представляет, важно более внимательно взглянуть на технологические различия между ЭЭГ и Мег. Оба метода имеют свои конкретные преимущества и недостатки, которые влияют на их применимость для различных приложений BCI.

Электроэнцефалография (ЭЭГ) является установленным и широко распространенным методом нейробиологии и клинической диагностики. Он измеряет колебания электрических потенциалов, вызванные коллективной активностью групп нейронов в мозге. Эти колебания регистрируются через электроды, которые обычно прикрепляются к коже головы. Системы ЭЭГ являются сравнительно недорогими, мобильными и простыми в использовании. Они предлагают высокое время разрешения в миллисекундном диапазоне, что означает, что быстрые изменения в активности мозга могут быть точно записаны. Однако ЭЭГ имеет ограниченное пространственное разрешение. Электрические сигналы искажаются и размазываются при прохождении через череп и кожу головы, что затрудняет местонахождение точного местоположения нейрональных источников активности. Как правило, пространственное разрешение ЭЭГ находится в диапазоне 10-20 миллиметров или более.

Магнитоэнцефалография (MEG), с другой стороны, измеряет магнитные поля, которые генерируются нейронными токами. В отличие от электрических полей, магнитные поля меньше влияют на ткань черепа. Это приводит к значительно более высокому пространственному разрешению MEG, которая находится в диапазоне миллиметра (около 2-3 мм). Таким образом, MEG позволяет более точно определять обнаружение нейронной активности и распознавать более тонкие различия в активности различных областей мозга. Кроме того, MEG также предлагает очень хорошее разрешение времени, сравнимое с ЭЭГ. Другое преимущество MEG заключается в том, что он может лучше захватить определенные типы нейрональной активности, чем ЭЭГ, в частности, активность в нижних областях мозга и тангенциально -ориентированных токах.

Основным недостатком MEG является сложная и дорогая технология. Системы MEG требуют сверхпроводящих квантовых интерферометров (кальмаров) в качестве датчиков, которые чрезвычайно чувствительны к магнитным полям. Эти кальмары должны быть охлаждены при чрезвычайно низких температурах (вблизи абсолютной нулевой точки), что делает работу и обслуживание устройств сложными и дорогими. Кроме того, измерения MEG должны проводиться в магнитно -экранированных комнатах, чтобы минимизировать нарушения от внешних магнитных полей. Эти номера также дорогие и сложные для установки. Типичное устройство MEG может стоить до 2 миллионов долларов и весит около 500 кг. Эти факторы значительно учитывают распространение технологии MEG.

Значительное увеличение производительности Brain2qwerty с MEG по сравнению с ЭЭГ (32 % частота ошибок символов против 67 %) подчеркивает преимущества более высокого качества сигнала и пространственного разрешения MEG для требования задач об декодировании. Хотя ЭЭГ является гораздо более доступной технологией, MEG показывает, что в неинвазивных исследованиях BCI все еще существует значительный потенциал с более точными методами измерения и сложными алгоритмами. Будущие события могут быть направлены на снижение затрат и сложности MEG или разработку альтернативных, более дешевых методов, которые предлагают аналогичные преимущества с точки зрения качества сигнала и пространственного разрешения.

Архитектура и функциональность Brain2qwerty: взгляд под капюшоном

Трехэтапная модель обработки сигналов: от сигнала мозга к тексту

Brain2qwerty использует сложную трехэтапную модель для перевода сложных нейрональных сигналов в читаемый текст. Эта модель сочетает в себе самые современные методы механического обучения и нейронных сетей, чтобы справиться с проблемами неинвазивного декодирования мозга в тексте.

Модуль свертки

Экстракция функций пространственного времени: первым модулем в трубопроводе представляет собой нейрональная сеть свертки (CNN). CNN особенно хороши в распознавании паттернов в пространственных и временных данных. В этом случае CNN анализирует необработанные данные MEG или EEG-

Датчики записаны. Он извлекает определенные функции пространственного времени, которые имеют отношение к движениям декодирования наконечников. Этот модуль обучен идентифицировать повторяющиеся паттерны в мозговых сигналах, которые коррелируют с тонкими двигательными импульсами при вводе на виртуальной клавиатуре. В некотором смысле, он фильтрует «шум» из мозговых сигналов и фокусируется на информативных акциях. CNN узнает, какие области мозга активны в определенных движениях наконечника и как эта деятельность развивается во времени. Он определяет характерные шаблоны, которые позволяют различать различные атаки клавиатуры.

Трансформатор модуль

Понять контекст и анализировать последовательности: второй модуль - это сеть трансформаторов. Трансформеры оказались революционными при обработке последовательных данных, особенно при обработке естественного языка. В контексте Brain2qwerty модуль трансформатора анализирует последовательности мозговых сигналов, которые были извлечены модулем свертки. Ключ к успеху трансформаторных сетей заключается в механизме «внимания». Этот механизм позволяет сети понимать отношения и зависимости между различными элементами в последовательности - в данном случае между последовательными сигналами мозга, которые представляют разные буквы или слова. Модуль трансформатора понимает контекст ввода и, таким образом, может сделать прогнозы о следующем знаке или словом. Он узнает, что определенные комбинации букв чаще, чем другие, и что слова находятся в предложении в определенных грамматических и семантических отношениях друг с другом. Эта способность моделировать контекст имеет решающее значение для декодирования отдельных символов, но и для понимания и создания целых предложений.

Голосовой модуль

Коррекция ошибок и лингвистический интеллект: третий и последний модуль представляет собой предварительно обученную модель нейронального голоса. Этот модуль специализируется на уточнении и исправлении текстовых последовательностей, сгенерированных модулем трансформатора. Языковые модели, такие как GPT-2 или BERT, которые могут использоваться в таких системах, были обучены огромным объемам текстовых данных и имеют всеобъемлющее знание языка, грамматики, стиля и семантических отношений. Языковой модуль использует эти знания, чтобы исправить ошибки, которые могли быть созданы на предыдущих шагах декодирования. Например, если система предоставляет «hll@» вместо «hello» из -за шума сигнала или декодирования отпусков, языковой модуль может распознать это и исправить его с помощью лингвистических вероятностей и контекстных знаний в «Привет». Таким образом, голосовой модуль действует как своего рода «интеллектуальный корректор», который преобразует необработанные издания предыдущих модулей в когерентный и грамматический правильный текст. Это не только повышает точность декодирования, но также читаемость и естественность сгенерированного текста.

Данные обучения и искусство адаптивности: учиться на постуке

Обширные данные были необходимы для обучения Brain2qwerty и развития его производительности. Meta AI провел исследование с 35 здоровыми субъектами. Каждый субъект провел около 20 часов в сканере MEG, набирая различные предложения. Предложения были на разных языках, в том числе испанский («El Procesador ejecuta la Instrucción» - «Процессор выполняет инструкцию»), чтобы продемонстрировать универсальность системы.

Во время кончика активность мозга испытуемых была записана с MEG. ИИ проанализировал эти данные, чтобы идентифицировать конкретные нейрональные сигнатуры для каждого отдельного знака клавиатуры. Система узнала, какой паттерн мозговой активности соответствует печати буквы «A», «B», «C» и т. Д. Чем больше данных получила система, тем точнее она стала обнаружением этих моделей. Это сопоставимо с изучением нового языка: чем больше вы практикуете, и чем больше примеров вы видите, тем лучше вы получаете в нем.

Интересным аспектом исследования было то, что Brain2qwerty не только изучил правильные записи наконечника, но и распознал и даже исправлены ошибки набора испытуемых. Это указывает на то, что система не только отражает чисто моторные процессы, но и для типа когнитивных процессов, таких как намерение и ожидание конкретного слова или предложения. Если, например, типы субъектов «fhelr» «случайно», но фактически хотели написать «ошибки», система могла бы распознать это и исправить ошибку, даже если сигналы двигателя субъекта отражают ошибку набора текста. Эта способность корректировать ошибку на когнитивном уровне является признаком расширенного интеллекта и адаптивности мозга2QWERTY.

Количество учебных данных на человека было значительным: каждый субъект печатал несколько тысяч символов во время исследования. Этот большой объем данных позволил ИИ изучить надежные и надежные модели, которые хорошо работают даже с новыми неизвестными входами. Кроме того, способность системы адаптироваться к индивидуальным стилям наконечников и нейрональных подписей демонстрирует потенциал для персонализированных систем BCI, которые адаптированы к конкретным потребностям и свойствам отдельных пользователей.

Оценка эффективности и сравнение: где Brain2qwerty в конкуренции?

Количественные результаты: частота ошибок символов в качестве критерия

Производительность Brain2qwerty была измерена количественно на основе частоты ошибок рисунка (частота ошибок символов). CER указывает, какой процент декодированных символов неправильно по сравнению с фактически напечатанным текстом. Более низкий CER означает большую точность.

В тестах Brain2qwerty с MEG достиг среднего CER в 32 %. Это означает, что в среднем около 32 из 100 декодированных персонажей было неправильно. Лучшие субъекты даже достигли 19 % CER, что представляет собой очень впечатляющую производительность для неинвазивной системы BCI.

Для сравнения: профессиональные человеческие транскрипционные транскрипции обычно достигают CER около 8 %. Инвазивные системы BCI, в которых электроды имплантируются непосредственно в мозг, могут достичь еще более низкой частоты ошибок менее 5 %. Декодирование на основе ЭЭГ с Brain2qwerty составило 67 %, что подчеркивает четкое превосходство MEG для этого приложения, но также показывает, что ЭЭГ еще не достигает той же точности в этой конкретной реализации.

Важно отметить, что CER 19 % был достигнут в оптимальных условиях, то есть в контролируемой лабораторной среде с обученными субъектами и высококачественным оборудованием MEG. В реальных сценариях применения, особенно у пациентов с неврологическими заболеваниями или в менее идеальных условиях измерения, фактический уровень ошибок может быть выше. Тем не менее, результаты Brain2Qwerty являются значительным прогрессом и показывают, что неинвазивные BCI все чаще приближаются к инвазивным системам с точки зрения точности и надежности.

Качественный прогресс: естественность и интуитивная операция

В дополнение к количественному улучшению точности, Brain2Qwerty также представляет качественный прогресс в исследованиях BCI. Например, пользователи должны были представить себе перемещение курсора на экране или обращать внимание на мигающие огни, чтобы дать команды. Эти методы могут быть когнитивно утомительными и не очень интуитивными.

Brain2qwerty, с другой стороны, использует естественные моторные процессы при печати. Он декодирует сигналы мозга, которые связаны с фактическими или предполагаемыми движениями при вводе на виртуальной клавиатуре. Это делает систему более интуитивной и уменьшает когнитивные усилия для пользователей. Приятно представлять, набирать, решать умственные задачи как абстрактные для контроля BCI.

Другим важным качественным прогрессом является способность Brain2qwerty декодировать полные предложения от мозговых сигналов, которые были измерены вне черепа. Ранее неинвазивные системы BCI часто ограничивались декодированием отдельных слов или коротких фраз. Способность понимать и генерировать целые предложения открывает новые возможности для общения и взаимодействия с технологиями. Это обеспечивает более естественные и жидкие разговоры и взаимодействия вместо того, чтобы трудоемко собирать отдельные слова или команды.

Проблемы и этические последствия: путь к ответственным инновациям

Технические ограничения: препятствия на пути к практической пригодности

Несмотря на впечатляющий прогресс Brain2qwerty, все еще существует ряд технических проблем, которые должны быть освоены до того, как эта технология будет использоваться на практике.

Реальная обработка времени

В настоящее время текст Brain2qwerty только декодируется только после завершения предложения, а не в знаках в реальном времени для персонажей. Тем не менее, декодирование в реальном времени необходимо для естественной и жидкой связи. В идеале пользователи должны иметь возможность преобразовать свои мысли в текст, пока они думают или нажимают, похоже на обычное печатание на клавиатуре. Поэтому улучшение скорости обработки и сокращение времени задержки являются важными целями для будущих событий.

Портативность устройства

Сканеры MEG - это большие, тяжелые и дорогие устройства, которым нужны магнитные экранированные комнаты. Они не подходят для домашнего использования или для использования за пределами специализированных лабораторных сред. Портативные, беспроводные и более дешевые устройства требуются для широкого использования технологии BCI. Разработка более компактных систем MEG или улучшение качества сигнала и точность декодирования ЭЭГ, которая естественно более портативна, являются важными направлениями исследования.

Обобщение и популяции пациентов

Исследование с Brain2qwerty было проведено со здоровыми субъектами. До сих пор неясно, работает ли и насколько хорошо система работает у пациентов с параличом, языковыми расстройствами или нейродегенеративными заболеваниями. Эти группы пациентов часто изменили модели активности мозга, которые могут затруднить декодирование. Важно проверить и адаптировать Brain2qwerty и аналогичные системы с различными популяциями пациентов, чтобы обеспечить их эффективность и применимость для людей, которые нуждаются в наиболее срочной.

Этические вопросы: защита данных, конфиденциальность и пределы чтения чтения

Способность конвертировать мысли в текст поднимает глубокие этические вопросы, особенно в отношении защиты данных и конфиденциальности. Идея о том, что технология потенциально может «читать», беспокоит и требует тщательного изучения этических последствий.

Meta AI подчеркивает, что Brain2qwerty в настоящее время отражает только предполагаемые движения наконечников и не спонтанные мысли или непроизвольные когнитивные процессы. Система обучена распознавать нейронные подписи, которые связаны с сознательной попыткой нажать на виртуальную клавиатуру. Он не предназначен для декодирования общих мыслей или эмоций.

Тем не менее, остается вопрос, где работает граница между декодированием предполагаемых действий и «чтением» мыслей. Благодаря прогрессивной технологии и улучшенной точности декодирования, будущие системы BCI могут охватить все более тонкие и более сложные когнитивные процессы. Это может рассмотреть возможность рассмотрения конфиденциальности, особенно если такие технологии используются в коммерческих целях или интегрированы в повседневную жизнь.

Важно создать этические рамочные условия и четкие руководящие принципы для разработки и применения технологии BCI. Это включает в себя вопросы защиты данных, безопасность данных, согласие после разъяснения и защиты от злоупотреблений. Следует обеспечить уважение конфиденциальности и автономии пользователей и что технология BCI используется для благополучия людей и общества.

Meta AI подчеркнул, что их исследование Brain2qwerty в первую очередь служит для понимания обработки нейрональных языков и в настоящее время не имеет коммерческих планов для системы. Это утверждение подчеркивает необходимость того, что исследования и разработки в области технологии BCI руководствуются этическими соображениями с самого начала и что потенциальные социальные последствия тщательно взвешиваются.

Будущие события и потенциал: видения для будущего, контролируемого мыслью

Передача обучения и оборудования инновации: ускорение прогресса

Исследования Brain2qwerty и связанных с ними систем BCI являются динамичной и быстро развивающейся областью. Существует ряд многообещающих направлений исследований, которые могут улучшить эффективность и применимость неинвазивных BCI в будущем.

Передача

Meta AI исследует методы переноса обучения для передачи обученных моделей между различными субъектами. Brain2qwerty в настоящее время должен быть обучен индивидуально для каждого человека, что требует времени и ресурсов. Переносное обучение может позволить модели, которая была обучена для одного человека использовать в качестве основы для обучения модели для другого человека. Первые тесты показывают, что KI, обученный для человека А, также может быть использован для человека B путем точной - Это значительно сократит тренировочные усилия и ускорит разработку персонализированных систем BCI.

Аппаратные инновации

Параллельно с разработкой программного обеспечения исследователи работают над улучшением аппаратного обеспечения для неинвазивных BCIS. Важным вниманием является разработка портативных систем MEG, которые являются беспроводными и дешевыми. Существуют многообещающие подходы, которые основаны на новых датчиках и методах крио охлаждения, которые могут потенциально позволить себе меньшие, более легкие и менее энергоемкие устройства MEG. Существует также прогресс в области ЭЭГ в разработке электродных массивов с высокой плотностью и улучшенной обработки сигналов, которые предназначены для улучшения качества сигнала и пространственного разрешения ЭЭГ.

Интеграция с языком CIS: следующее поколение декодирования

В долгосрочной перспективе комбинация декодирования мозга в тексте с помощью расширенных голосовых моделей, таких как GPT-4 или аналогичные архитектуры, может привести к еще более мощным и универсальным системам BCI. Энкодер Brain2qwerty, который превращает мозговые сигналы в текстовое представление, может быть объединен с генеративными навыками голосовых моделей.

Это позволило бы декодировать неизвестные предложения и более сложные мысли. Вместо того, чтобы просто декодировать движения наконечников, будущие системы могут перевести сигналы мозга непосредственно в семантические представления, которые затем можно использовать голосовой моделью для создания когерентных и разумных ответов или текстов. Эта интеграция может продолжать размывать предел между компьютерными интерфейсами мозга и искусственным интеллектом и привести к совершенно новым формам взаимодействия человека с компьютером.

Клинические приложения: надежда на людей с коммуникационными барьерами

Для пациентов с заблокированным синдромом, как или других серьезных неврологических заболеваний, мозг2QWERTY и аналогичные технологии могут быть помощи в общении с жизнью. Для людей, которые полностью парализованы и потеряли свою способность говорить или становятся обычными, надежный интерфейс мозга в тексте может быть способом выразить свои мысли и потребности и взаимодействовать с внешним миром.

Тем не менее, текущая версия Brain2qwerty, которая зависит от движений наконечника, должна быть дополнительно разработана для интеграции мотор -независимых сигналов. Системы, основанные на других формах нейрональной активности, необходимы для полностью парализованных пациентов, например, для разговора с визуальным воображением, умственным воображением или намерением без реального моторного дизайна. Исследования в этой области имеют решающее значение для обеспечения доступной технологии BCI для более широкого спектра пациентов.

Metas Brain2qwerty показал, что неинвазивные BCIS могут быть значительно улучшены с использованием глубокого обучения и передовой обработки сигналов. Хотя технология все еще находится на лабораторной стадии, и все еще есть много проблем, которые необходимо преодолеть, она прокладывает путь для более безопасных, более доступных и более дружелюбных пользовательских СПИД. Будущие исследования должны дополнительно закрыть разрыв для инвазивных систем, прояснить этическую структуру и адаптировать технологию к потребностям различных групп пользователей. Благодаря дальнейшим достижениям в области аппаратного обеспечения, моделей ИИ и нашего понимания мозга, видение общения, контролируемого мышлением, может стать реальностью в не слишком отдаленном будущем и изменить жизнь миллионов людей во всем мире.

Декодирование нейронов и генерация текста: функциональность современных систем транскрипции мозга в деталях

Способность переводить сигналы мозга непосредственно в текст является увлекательной и многообещающей областью исследований на границе раздела нейронауки, искусственного интеллекта и компьютерных технологий. Современные системы транскрипции мозга, такие как Metas Brain2qwerty, основаны на сложном многоэтапном процессе, который сочетает в себе нейробиологические знания об организации и функции мозга с сложными архитектурами глубокого обучения. Основное внимание уделяется интерпретации моделей нейронов, которая коррелирует с лингвистическими, моторными или когнитивными процессами. Эта технология может сыграть трансформирующую роль в медицинских приложениях, например, в качестве коммуникационной помощи для людей с параличом, а также в технологических применениях, например, в качестве нового интерфейса человека-компьютера.

Основные принципы записи и обработки сигналов: мост между мозгом и компьютером

Неинвазивные методы измерения: ЭЭГ и МЭГ в сравнении

Современные системы транскрипции мозга в первую очередь полагаются на два неинвазивных метода измерения активности мозга: электроэнцефалография (ЭЭГ) и магнитоэнцефалография (МЕГ). Оба метода обеспечивают нейрональные сигналы из -за пределов черепа без необходимости операции.

Электроэнцефалография (ЭЭГ)

ЭЭГ является установленным нейрофизиологическим методом, который измеряет изменения электрического потенциала на коже головы. Эти потенциальные изменения возникают из -за синхронизированной активности крупных нейронов в мозге. В случае измерения ЭЭГ до 256 электродов помещаются на кожу головы, как правило, в стандартизированном расположении, которое покрывает всю область головки. Системы ЭЭГ регистрируют различия напряжения между электродами и, таким образом, создают электроэнцефалограмму, которая отражает динамику времени мозговой активности. ЭЭГ характеризуется высоким временным разрешением до 1 миллисекунды, что означает, что очень быстрые изменения в активности мозга могут быть точно записаны. Тем не менее, пространственное разрешение ЭЭГ ограничено и обычно находится в диапазоне 10-20 миллиметров. Это связано с тем, что электрические сигналы искажаются и размазываются пространственно при прохождении костями черепа, кожей кожи и другими тканями. ЭЭГ является относительно недорогим и мобильным методом, который широко распространен во многих клинических и исследовательских областях.

Магнитоэнцефалография (MEG)

MEG - это комплементарный нейрофизиологический метод, который фиксирует магнитные поля, которые генерируются нейронными токами в мозге. В отличие от электрических полей, магнитные поля меньше влияют биологическая ткань черепа. Это приводит к более точному расположению нейрональных источников активности и более высокого пространственного разрешения по сравнению с ЭЭГ. Мег достигает пространственного разрешения около 2-3 миллиметров. Датчики в системах MEG представляют собой сверхпроводящие квантовые интерферометры (кальмары), которые чрезвычайно чувствительны к наименьшим изменениям магнитного поля. Чтобы защитить чувствительные датчики кальмара от внешних магнитных нарушений и поддерживать их сверхпроводящие свойства, измерения MEG должны проводиться в магнитно -экранированных комнатах и ​​при чрезвычайно низких температурах (около абсолютной нулевой точки). Это делает MEG -системы технически более сложными, дорогими и менее портативными, чем системы ЭЭГ. Тем не менее, MEG предлагает значительные преимущества во многих областях исследований, особенно при изучении когнитивных процессов и точного местоположения нейрональной активности из -за его более высокого пространственного разрешения и более низкого искажения сигнала.

В экспериментах Meta Brain2qWerty значительная разница в производительности между MEG и ЭЭГ была количественно определена в декодировании мозга в тексте. В то время как MEG достигла частоты ошибок рисования (CER) 32 %, CER составлял 67 % в ЭЭГ. В оптимальных условиях, таких как в магнитно -экранированной комнате и с обученными субъектами, CER с MEG может быть даже уменьшен до 19 %. Эти результаты подчеркивают преимущества MEG для требования задач декодирования, особенно если требуется высокая пространственная точность и качество сигнала.

Извлечение признаков сигнала через сети свертки: распознавание паттерна в данных нейронов

Первым шагом в обработке нейрональных сигналов в системах транскрипции мозга является извлечение соответствующих функций из необработанных данных из ЭЭГ или MEG. Эта задача, как правило, принимается за помощью нейрональных сетей свертки (CNN). CNN - это класс моделей глубокого обучения, которые особенно подходят для анализа пространственных и временных структурированных данных, как в случае с сигналами EEG и MEG.

Пространственная фильтрация: Модуль свертки использует пространственные фильтры для определения конкретных областей мозга, которые связаны с процессами, которые должны быть декодированы. При декодировании движений кончиков или языковых намерений моторная кора, которая отвечает за планирование и выполнение движений, и область Broca, важная языковая область в мозге, представляют особый интерес. Пространственные фильтры CNN обучаются распознавать закономерности мозговой активности, которые возникают в этих соответствующих областях и специально для декодирования задачи.

Анализ частоты времени: в дополнение к пространственным паттернам CNN также анализирует динамику времени мозговых сигналов и их частотные компоненты. Активность нейронов часто характеризуется характерными колебаниями в различных частотных ремнях. Например, колебания гамма-полосы (30-100 Гц) связаны с когнитивной обработкой, вниманием и осознанием. CNN обучен обнаружить эти характерные колебания в сигналах ЭЭГ или MEG и извлекать их в качестве соответствующих особенностей декодирования. Частотный анализ позволяет системе использовать информацию о временной структуре и ритме нейрональной активности, чтобы повысить точность декодирования.

В Brain2qwerty модуль свертки извлекает более 500 пространственных и временных характеристик на миллисекунду из данных MEG или EEG. Эти характеристики включают в себя не только сигналы, которые соответствуют предполагаемым движениям наконечника, но и сигналам, которые отражают, например, ошибки печатания испытуемых. Способность CNNs извлекать широкий спектр характеристик имеет решающее значение для надежного и комплексного декодирования нейрональных сигналов.

Последовательное декодирование архитектуры трансформатора: понимание контекста и языковое моделирование

Контекстное моделирование с механизмами атаки: распознайте отношения в данных

Согласно характерной извлечению с помощью сверточного модуля, извлеченные последовательности функций анализируются с помощью трансформатора. Трансформаторные сети оказались особенно эффективными при обработке последовательных данных в последние годы и стали стандартной моделью во многих областях обработки естественного языка. Их сила заключается в его способности моделировать длинные и сложные зависимости в последовательных данных и понимать контекст ввода.

Запись зависимости

Модуль трансформатора использует так называемые механизмы «самостоятельства» для понимания отношений и зависимостей между различными элементами в характерной последовательности. В контексте декодирования мозга в тексте это означает, что система учится понимать отношения между предыдущими и последующими ударами. Например, система признает, что в соответствии со словом «собака» слово «лая» или аналогичный глагол, вероятно, последует. Механизм атаки позволяет сети сконцентрироваться на соответствующих частях входной последовательности и взвесить их значение в контексте всей последовательности.

Вероятностные голосовые модели

Анализируя большие объемы текстовых данных, трансформаторные сети изучают вероятностные языковые модели. Эти модели представляют собой статистические знания о структуре и вероятности слов и предложений на языке. Модуль трансформатора использует эту голосовую модель, например, для завершения фрагментарных или неполных входов или для исправления ошибок. Например, если система декодирует строку «HUS», языковая модель может распознать, что слово «дом» более вероятно в данном контексте и соответствующим образом исправляет ввод.

В таких системах, как интеграция Chatt Synchron, способность трансформаторных сетей используется для моделирования контекста для создания естественных и когерентных предложений от фрагментарных моторных намерений. Система может генерировать разумные и грамматические правильные тексты даже с неполными или шумными сигналами мозга, используя его обширные языковые знания и способность интерпретировать контекст.

Интеграция предварительно обученных голосовых моделей: коррекция ошибок и лингвистическая когерентность

Последний модуль в конвейере обработки многих систем транскрипции мозга-это конечный языковой модуль, который часто реализуется в форме предварительно обученной модели нейронального голоса, такой как GPT-2 или BERT. Этот модуль служит для дальнейшего уточнения текстовых последовательностей, сгенерированных модулем трансформатора, для исправления ошибок и оптимизации грамматической когерентности и естественности сгенерированного текста.

Сокращение ошибок языковыми вероятностями

Голосовой модуль использует свои обширные знания языка, грамматики и стиля, чтобы исправить ошибки, которые могли возникнуть на предыдущих шагах декодирования. Используя лингвистические вероятности и контекстную информацию, голосовой модуль может снизить частоту ошибок рисунка (CER) до 45 %. Например, он идентифицирует и исправляет орфографические ошибки, грамматические ошибки или семантически противоречивые последствия слова.

Декодирование неизвестных слов

Предварительные обученные языковые модели способны декодировать неизвестные слова или редкие комбинации слов, возвращаясь к их способности объединять слог и понимая морфологическую структуру слов. Например, если система декодирует новое или необычное слово, языковой модуль может попытаться собрать его из известных слогов или части слова и вывести его значение из контекста.

Модель Google CHIRP впечатляюще демонстрирует преимущества передачи обучения из огромных объемов текстовых данных для адаптации к индивидуальным языковым моделям. Чирп был обучен на 28 миллиардов строк текста и может быстро адаптироваться к конкретным языковым привычкам и словарному запасу отдельных пользователей. Эта способность персонализации особенно важна для систем транскрипции мозга, поскольку языковые модели и потребности людей с параличом или языковыми расстройствами могут сильно различаться.

Клинические и технические ограничения: проблемы на пути к широкому применению

Аппаратные ограничения: портативность и реальные возможности

Несмотря на впечатляющий прогресс в технологии транскрипции мозга, все еще существует ряд клинических и технических ограничений, которые ограничивают широкое применение этой технологии.

MEG переносимость

Текущие системы MEG, такие как 500 кг Electa NeuRomag, представляют собой сложные и стационарные устройства, которые требуют фиксированных лабораторных сред. Отсутствие их переносимости ограничивает их использование за пределами специализированных исследовательских учреждений. Портативные и мобильные системы MEG необходимы для более широкого клинического применения и использования в домашней среде. Разработка более легких, более компактных и менее энергоемких датчиков MEG и методов крио охлаждения является важной целью исследования.

Реальная задержка

Многие современные системы транскрипции мозга, включая Brain2qwerty, процессовые предложения только после завершения ввода, а не в знаках символов в реальном времени. Эта реальная задержка может повлиять на естественность и жидкость общения. Обработка сигналов мозга в реальном времени и немедленная обратная связь в виде текста необходима для интуитивного и удобного взаимодействия. Поэтому улучшение скорости обработки алгоритмов и сокращение задержки являются важными техническими проблемами.

Нейрофизиологические проблемы: моторная зависимость и индивидуальная изменчивость

Моторная зависимость

Многие современные системы транскрипции мозга декодируют в первую очередь предполагаемые движения наконечников или другие моторные действия. Это ограничивает их применимость для полностью парализованных пациентов, которые больше не могут генерировать моторные сигналы. Для этой группы пациентов требуются моторные системы BCI, которые основаны на других формах нейрональной активности, таких как выступление на визуальной идее разговорной умственной воображения или чистого намерения.

Индивидуальная изменчивость

Точность и производительность систем транскрипции мозга могут значительно варьироваться от человека к человеку. Индивидуальные различия в структуре мозга, нейрональной активности и когнитивных стратегиях могут затруднить декодирование. Кроме того, точность у пациентов с нейродегенеративными заболеваниями может уменьшаться, например, из -за измененной активности коры и прогрессирующего повреждения нейронов. Разработка надежных и адаптивных алгоритмов, которые могут адаптироваться к индивидуальным различиям и изменениям в мозговой активности, имеет большое значение.

Этические последствия и защита данных: ответственная обработка данных мозга

Риски конфиденциальности в данных мозга: защита умственной конфиденциальности

Прогресс в технологии транскрипции мозга поднимает важные этические вопросы и проблемы защиты данных. Способность декодировать сигналы мозга и преобразовать их в текст, несет потенциальные риски для конфиденциальности и умственной автономии людей.

Оставить потенциал двери для размышлений

Хотя текущие системы, такие как Brain2Qwerty Декодировали, в основном предполагаемая моторная деятельность, теоретически существует потенциал, что будущие системы могут также отражать нежелательные когнитивные процессы или даже мысли. Идея технологии «мысли» поднимает фундаментальные вопросы о конфиденциальности и защите психической интимной сферы. Важно разработать четкую этическую и правовую рамку, чтобы предотвратить злоупотребление такими технологиями и защитить права отдельных лиц.

Трудности анонимизации

Сигналы EEG и MEG содержат уникальные биометрические паттерны, которые могут сделать людей, подлежащих идентифицируемым. Даже анонимные данные мозга могут потенциально быть идентифицированы или использованы неправильно для несанкционированных целей. Поэтому защита анонимности и конфиденциальности данных HIRND имеет решающее значение. Строгие руководящие принципы защиты данных и меры безопасности необходимы для обеспечения ответственности и этических данных мозга и этически

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса

 

Буду рад стать вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму ниже, или просто позвонить мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) .

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

 

 

Xpert.Digital — это промышленный центр с упором на цифровизацию, машиностроение, логистику/внутреннюю логистику и фотоэлектрическую энергетику.

С помощью нашего решения для развития бизнеса на 360° мы поддерживаем известные компании, начиная с нового бизнеса и заканчивая послепродажным обслуживанием.

Аналитика рынка, маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые кампании, персонализированные социальные сети и привлечение потенциальных клиентов являются частью наших цифровых инструментов.

Дополнительную информацию можно узнать на сайте: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus