Metas Brain2Qwerty з мета AI: віха в неінвазивному розшифровці мозку до тексту

Забути тип! Мета AI розшифровує ваші думки безпосередньо в тексті - майбутнє спілкування

Розвиток Brain2Qwerty через META AI являє собою значний прогрес у області мозкових комп'ютерних інтерфейсів (BCIS). Використовуючи магнітоенцефалографію (MEG) та електроенцефалографію (ЕЕГ), цій системі вдається перетворити сигнали мозку в текст, завдяки чому символ до 81 % досягається в оптимальних умовах. Навіть якщо технологія ще не готова до ринку, вона вже демонструє великий потенціал, особливо для людей з порушеннями мови чи руху, які шукають нові канали комунікації.

Розробка мозкових комп'ютерних інтерфейсів

Історичний досвід та медичні потреби

Мозкові комп'ютерні інтерфейси були розроблені для створення прямих каналів зв'язку між людським мозком та зовнішніми пристроями. Хоча інвазивні методи з імплантованими електродами вже пропонують високу точність понад 90 %, вони пов'язані зі значними ризиками, включаючи інфекції та необхідність хірургічних втручань. Неінвазивні альтернативи, такі як ЕЕГ та МЕГ, вважаються безпечнішими, але поки що довелося боротися з обмеженою якістю сигналу. Brain2Qwerty з Meta AI намагається закрити цю прогалину, досягнувши швидкості помилок лише на 19 % для декодування на основі МЕГ.

ЕЕГ проти МЕГ: Переваги та недоліки методів вимірювання

ЕЕГ вимірює електричні поля на шкірі голови електродами, а МЕГ фіксує магнітні поля нейронної активності. MEG пропонує набагато вищу просторову роздільну здатність і менш сприйнятливий до спотворень сигналу. Це пояснює, чому Brain2Qwerty з MEG досягає швидкості помилки малювання лише 32 %, тоді як системи на основі ЕЕГ мають 67 % помилок. Однак пристрої MEG з цінами до двох мільйонів доларів США та ваги 500 кг важко отримати доступ і наразі не підходять для широкого використання.

Архітектура та функціональність мозку2qwerty

Три -ступна модель для обробки сигналів

Brain2Qwerty покладається на поєднання трьох модулів:

• Згортковий модуль: витягує просторово-часові характеристики з необроблених даних з MEG/EEG та визначає закономірності, пов'язані з руховими імпульсами при введенні.
• Модуль трансформатора: аналізує сигнали мозку послідовно для того, щоб записати інформацію про контекст і, таким чином, дозволяє прогнозувати цілі слова замість окремих символів.
• Мовний модуль: Попередньо тренована нейронна мережа виправляє помилки на основі мовних ймовірностей. Наприклад, "HLL@" завершується контекстними знаннями "Привіт".

Навчальний процес та пристосованість

Система пройшла навчання з даними 35 здорових суб'єктів, які провели 20 годин у сканері Мег протягом 20 годин. Вони неодноразово набрали речення, як " el procesador ejecuta la instrucción ". Система навчилася ідентифікувати конкретні нейронні підписи для кожного знаку клавіатури. Цікаво, що Brain2Qwerty також зміг виправити помилки введення, що вказує на те, що він інтегрує когнітивні процеси.

Оцінка ефективності та порівняння з існуючими системами

Кількісні результати

У тестах Brain2Qwerty з MEG досяг середнього рівня помилок персонажа 32 %, причому деякі суб'єкти навіть отримують 19 %. Для порівняння: Професійні стенограми людини досягають рівня помилок близько 8 %, тоді як інвазивні системи, такі як Neuralink, нижче 5 %. Декодування на основі ЕЕГ було значно гіршим із 67 % рівня помилок.

Якісний прогрес

На відміну від попередніх BCI, які використовували зовнішні подразники або уявлені рухи, мозок2Qwerty покладається на природні рухові процеси при натисканні. Це зменшує когнітивні зусилля користувачів і вперше дозволяє розшифрувати цілі речення з неінвазивних сигналів мозку.

Від думок до тексту: подолати перешкоди узагальнення

Технічні обмеження

Поточні проблеми включають:

• Реальна обробка: Brain2Qwerty в даний час може розшифровувати лише після завершення речення, а не знаки.
• ПОТРІБНІСТЬ Пристроїв: Поточний сканер MEG занадто об'ємний для щоденного використання.
• Узагальнення: Система була перевірена лише зі здоровими суб'єктами. Залишається незрозумілим, чи працює він у пацієнтів з руховими обмеженнями.

Brain2Qwerty: революція чи ризик? Метас -інтерфейс мозку в перевірці захисту даних

Можливість читання сигналів мозку викликає серйозні питання щодо захисту даних. Мета підкреслює, що Brain2Qwerty фіксує лише передбачувані рухи наконечника, без свідомості. Крім того, в даний час комерційних планів немає, але в першу чергу наукове використання для дослідження обробки мови нейронів.

Майбутні перспективи та можливі програми

Передати навчання та оптимізації обладнання

Meta досліджує передачу навчання для передачі моделей різним користувачам. Перші тести показують, що KI, навчений для людини А, також може бути використаний для людини B за допомогою тонкого -Tuning. Паралельно дослідники працюють над портативними системами MEG, які дешевші та компактніші.

Інтеграція з мовою цис

У довгостроковій перспективі кодер Brain2Qwerty може поєднуватися з голосовими моделями, такими як GPT-4. Це дозволило б розшифровувати складний вміст шляхом перетворення сигналів мозку безпосередньо в семантичні уявлення.

Клінічні застосування

Для пацієнтів із синдромом заблокованого або як би мозок2Qwerty може запропонувати варіанти революційної комунікації. Для цього, однак, моторні сигнали, такі як візуальні ідеї, повинні бути інтегровані в систему.

Майбутня тенденція: Думка -керована комунікація завдяки AI та інноваційному обладнанню

Metas Brain2Qwerty вражаюче показує, що неінвазивні ІПС можуть бути значно вдосконалені за допомогою глибокого навчання. Хоча технологія все ще знаходиться на етапі розвитку, вона прокладає шлях для безпечних засобів комунікацій. Майбутні дослідження повинні закрити розрив у інвазивні системи та визначати умови етичної рамки. З подальшими досягненнями в галузі обладнання та AI, бачення зв'язку, що контролюється думкою, незабаром може стати реальністю.

Від барів до глобального: МСП завойовують світовий ринок розумною стратегією - Зображення: xpert.digital

У той час, коли цифрова присутність компанії вирішує її успіх, виклик, як ця присутність може бути розроблена автентично, індивідуально та широко. Xpert.digital пропонує інноваційне рішення, яке позиціонує себе як перехрестя між промисловим центром, блогом та послом бренду. Він поєднує переваги каналів комунікації та продажів на одній платформі та дозволяє публікувати 18 різних мов. Співпраця з порталами -партнерами та можливість публікувати внески в Google News та дистриб'ютора преси з близько 8000 журналістів та читачів максимізують охоплення та видимість вмісту. Це є важливим фактором зовнішніх продажів та маркетингу (символи).

Детальніше про це тут:

• Автентичний. Індивідуально. Глобальний: стратегія Xpert.digital для вашої компанії

Metas Brain2Qwerty з Meta AI: віха в неінвазивному розшифровці мозку до тексту

Розвиток Brain2Qwerty за допомогою META AI є значним проривом у галузі досліджень неінвазивних мозкових комп'ютерних інтерфейсів (BCIS). Ця інноваційна система використовує магнітоенцефалографію (MEG) та електроенцефалографію (ЕЕГ), щоб перетворити нейронні сигнали в письмовий текст. В оптимальних умовах він досягає значної точності до 81 % на рівні знаку. Хоча ця технологія ще не готова до щоденного використання, вона вражаюче демонструє довгостроковий потенціал відкриття абсолютно нової форми спілкування. Цей прогрес може принципово змінити життя мільйонів людей у ​​всьому світі та те, як ми думаємо про спілкування та технології.

Основи мозкових комп'ютерних інтерфейсів: подорож через науку

Історичні корені та нагальна потреба в клінічних застосуванні

Ідея створення прямого зв’язку між людським мозком та зовнішніми пристроями не є новою, а вкорінена в десятиліттях досліджень та інновацій. Мозкові комп'ютерні інтерфейси або короткі BCI - це системи, які мають на меті встановити цей прямий шлях зв'язку. Перші поняття та експерименти в цій галузі сягають 20 століття, коли вчені почали більш уважно вивчати електричну діяльність мозку.

Інвазивні методи BCI, в яких електроди імплантуються безпосередньо в мозок, вже досягли вражаючих результатів і, в деяких випадках, досягли точності понад 90 %. Ці системи показали, що можна розшифрувати складні команди двигунів і, наприклад, контролювати протези або комп'ютерний курсор за допомогою думки. Незважаючи на ці успіхи, інвазивні методи пов'язані зі значними ризиками. Хірургічні втручання в мозок завжди становлять ризик інфекцій, пошкодження тканин або тривалих ускладнень від імплантованого обладнання. Крім того, тривала стабільність імплантатів та їх взаємодія з тканиною мозку є постійним викликом.

Неінвазивні альтернативи, такі як ЕЕГ та Мег, пропонують значно більш безпечний метод, оскільки вони не потребують операції. На ЕЕГ електроди розміщуються на шкірі голови для вимірювання електричних полів, тоді як МЕГ фіксує магнітні поля, що виникають внаслідок нейронної активності. У минулому, однак, ці методи часто не вдалися через зниження якості сигналу та пов'язану з ними точність нижчої декодування. Завдання полягало в тому, щоб отримати достатню кількість інформації з відносно слабких та галасливих сигналів, виміряних поза черепом, щоб забезпечити надійне спілкування.

Meta AI вирішив саме цю прогалину з Brain2Qwerty. Використовуючи розширені алгоритми механічного навчання та поєднання даних ЕЕГ та МЕГ, їм вдалося продемонструвати рівень помилок лише 19 % у декодуванні на основі МЕГ. Це суттєвий прогрес і наближається до неінвазивних ІПС, ближчих до практичного застосування. Розвиток Brain2Qwerty - це не лише технічний успіх, але й проблиск надії на людей, які втратили здатність говорити як інші захворювання через параліч, інсульти чи інші захворювання. Для цих людей надійний інтерфейс мозку на текст може означати революцію в їхній якості життя та дозволити їм знову активно брати участь у соціальному житті.

Технологічні відмінності в деталях: ЕЕГ проти МЕГ

Для того, щоб повністю зрозуміти продуктивність Brain2Qwerty та прогрес, який він представляє, важливо детальніше ознайомитись з технологічними відмінностями між ЕЕГ та Мег. Обидва методи мають свої специфічні переваги та недоліки, які впливають на їх застосовність для різних програм BCI.

Електроенцефалографія (ЕЕГ) - це встановлений та широкий метод у нейронауці та клінічній діагностиці. Він вимірює коливання електричного потенціалу, спричинених колективною активністю груп нейронів у мозку. Ці коливання записуються за допомогою електродів, які зазвичай кріпляться до шкіри голови. Системи ЕЕГ порівняно недорогі, мобільні та прості у використанні. Вони пропонують високу роздільну здатність часу в діапазоні мілісекунд, а це означає, що швидкі зміни в мозковій активності можуть бути точно зафіксовані. Однак ЕЕГ має обмежену просторову роздільну здатність. Електричні сигнали спотворюються та мазають при проходженні через череп і шкіру голови, що ускладнює пошук точного розташування нейронних джерел активності. Зазвичай просторова роздільна здатність ЕЕГ знаходиться в діапазоні 10-20 міліметрів і більше.

З іншого боку, магнітоцефалографія (МЕГ) вимірює магнітні поля, що генеруються нейронними течіями. На відміну від електричних полів, на магнітні поля менше впливають тканина черепа. Це призводить до значно вищої просторової роздільної здатності МЕГ, яка знаходиться в міліметровому діапазоні (приблизно 2-3 мм). Тому МЕГ дозволяє точніше знайти нейронну активність і визнати більш тонкі відмінності в активності різних областей мозку. Крім того, MEG також пропонує дуже гарну роздільну здатність, порівнянну з ЕЕГ. Ще одна перевага МЕГ полягає в тому, що він може краще захопити певні типи нейронної активності, ніж ЕЕГ, зокрема активність у нижніх областях мозку та тангенціальні струми, орієнтовані.

Основним недоліком МЕГ є витончена і дорога технологія. Системи MEG вимагають суперпровідних квантових інтерферометрів (кальмарів) як датчиків, які надзвичайно чутливі до магнітних полів. Ці кальмари повинні бути охолоджені при надзвичайно низьких температурах (поблизу абсолютної нульової точки), що робить операцію та обслуговування комплексу пристроїв та дорогим. Крім того, вимірювання МЕГ повинні проводитися в магнітно екранованих приміщеннях, щоб мінімізувати розлади із зовнішніх магнітних полів. Ці кімнати також дорогі і складні для встановлення. Типовий пристрій MEG може коштувати до 2 мільйонів доларів і важити близько 500 кг. Ці фактори значно вважають поширення технології MEG.

Значне підвищення продуктивності Brain2Qwerty з MEG порівняно з ЕЕГ (32 % помилок символів проти 67 %) підкреслює переваги більш високої якості сигналу та просторового вирішення МЕГ для вимогливих завдань декодування. Незважаючи на те, що ЕЕГ є набагато доступнішою технологією, МЕГ показує, що в неінвазивних дослідженнях BCI все ще існує значний потенціал з більш точними методами вимірювання та складними алгоритмами. Майбутні розробки можуть спрямовані на зменшення витрат та складності МЕГ або розробити альтернативні, дешевші методи, які пропонують подібні переваги з точки зору якості сигналу та просторової роздільної здатності.

Архітектура та функціональність Brain2Qwerty: Погляд під капотом

Триступенева модель обробки сигналів: від сигналу мозку до тексту

Brain2Qwerty використовує складну модель трьох етапів для перекладу складних нейронних сигналів у читабельний текст. Ця модель поєднує в собі найсучасніші методи механічного навчання та нейронних мереж, щоб впоратися з проблемами неінвазивного декодування мозку до тексту.

Модуль згортання

Вилучення особливостей просторового часу: Перший модуль в трубопроводі-це нейрональна мережа згортання (CNN). CNN особливо хороші у розпізнаванні моделей просторових та часових даних. У цьому випадку CNN аналізує необроблені дані, що мають MEG або EEG-

Датчики записуються. Він витягує специфічні функції просторового часу, що мають значення для розшифровки рухів наконечника. Цей модуль навчається для ідентифікації повторюваних закономірностей у сигналах мозку, які корелюють з тонкими руховими імпульсами при введенні на віртуальній клавіатурі. Певним чином він фільтрує "шум" з мозкових сигналів і фокусується на інформативних акціях. CNN дізнається, які області мозку активні в певних рухах наконечника та як ця діяльність розвивається в часі. Він визначає характерні візерунки, які дозволяють розрізняти різні атаки клавіатури.

Модуль трансформатора

Зрозумійте контекст та аналізуйте послідовності: Другий модуль - це трансформаторна мережа. Трансформатори виявилися революційними при обробці послідовних даних, особливо в обробці природних мов. У контексті Brain2Qwerty модуль трансформатора аналізує послідовності сигналів мозку, які були вилучені модулем згортання. Ключ до успіху трансформаторних мереж полягає у вашому механізмі "уваги". Цей механізм дозволяє мережі зрозуміти зв’язки та залежності між різними елементами в послідовності - в даному випадку між послідовними сигналами мозку, які представляють різні літери чи слова. Модуль трансформатора розуміє контекст введення і, таким чином, може робити прогнози щодо наступного знаку чи слова. Він дізнається, що певні комбінації букв є більш імовірними, ніж інші, і що слова є реченням у певних граматичних та семантичних стосунках між собою. Ця здатність моделювати контекст має вирішальне значення для того, щоб розшифрувати окремі символи, але й зрозуміти та генерувати цілі речення.

Голосовий модуль

Виправлення помилок та лінгвістичний інтелект: третій і останній модуль -це попередньо тренована модель голосу нейронів. Цей модуль спеціалізується на вдосконаленні та виправленні текстових послідовностей, створених модулем трансформатора. Мовні моделі, такі як GPT-2 або BERT, які можуть бути використані в таких системах, навчаються на величезній кількості текстових даних і мають всебічні знання про мову, граматику, стиль та семантичні стосунки. Мовний модуль використовує ці знання для виправлення помилок, які могли бути створені в попередніх кроках декодування. Якщо, наприклад, система виводить "привіт" замість "привіт" через шум сигналу або розшифровку канікули, мовний модуль може розпізнати це і виправити його за допомогою мовних ймовірностей та знань контексту в "Привіт". Таким чином, голосовий модуль діє як своєрідний «інтелектуальний коректор», який перетворює необроблені видання попередніх модулів у когерентний та граматично правильний текст. Це не тільки підвищує точність декодування, але й читабельність та природність генерованого тексту.

Дані про навчання та мистецтво пристосованості: навчання з постукування

Потрібні великі дані для підготовки Brain2Qwerty та розвитку його ефективності. Meta AI провів дослідження з 35 здорових суб'єктами. Кожен предмет провів близько 20 годин у сканері Мег, вводячи різні речення. Речення були різними мовами, включаючи іспанські ("El Procesador Ejecuta la Instrucción" - "Процесор показує інструкцію"), щоб продемонструвати універсальність системи.

Під час підказки діяльність мозку випробувань була записана за допомогою MEG. AI проаналізував ці дані з метою виявлення конкретних підписів нейронів для кожного окремого знака клавіатури. Система дізналася, яка схема мозкової діяльності відповідає введенню літери "A", "B", "C" тощо. Чим більше даних отримала система, тим точніше вона стала виявленням цих закономірностей. Це порівняно з вивченням нової мови: чим більше ви практикуєте і чим більше прикладів, тим краще ви отримуєте в ній.

Цікавим аспектом дослідження було те, що Brain2Qwerty не лише вивчив правильні записи наконечника, але й визнаний і навіть виправлений помилки введення тестових суб'єктів. Це вказує на те, що система фіксує не лише суто рухові процеси, але й набирають когнітивні процеси, такі як намір та очікування певного слова чи речення. Якщо, наприклад, теми типи "випадково" "fhelr", але насправді хотіли написати "помилки", система може розпізнати це і виправити помилку, навіть якщо предмет суб'єктів відображає помилку введення введення. Ця здатність коригувальної помилки на когнітивному рівні є ознакою передового інтелекту та адаптивності Brain2Qwerty.

Кількість даних про навчання на людину була значною: кожен предмет набрав кілька тисяч символів під час дослідження. Ця велика кількість даних дала можливість ШІ навчитися надійними та надійними моделями, які добре працюють навіть з новими невідомими входами. Крім того, здатність системи адаптуватися до окремих стилів наконечників та підписів нейронів демонструє потенціал для персоналізованих систем BCI, пристосованих до конкретних потреб та властивостей окремих користувачів.

Оцінка та порівняння продуктивності: Де є мозок2Qwerty у конкуренції?

Кількісні результати: Швидкість помилок символів як мірка

Продуктивність Brain2Qwerty вимірювалася кількісно на основі швидкості помилки малювання (швидкість помилок символів). CER вказує, який відсоток від декодованих символів помиляється порівняно з фактично набраним текстом. Нижній CER означає більшу точність.

У тестах Brain2Qwerty з MEG досяг середнього значення 32 %. Це означає, що в середньому близько 32 із 100 розшифрованих персонажів було неправильно. Найкращі предмети навіть досягли 19 % CER, що являє собою дуже вражаючу продуктивність для неінвазивної системи BCI.

Для порівняння: Професійні транскрипції людини зазвичай досягають CER близько 8 %. Інвазивні системи BCI, в яких електроди імплантуються безпосередньо в мозок, можуть досягти ще нижчих показників помилок менше 5 %. Розшифровка на основі ЕЕГ з Brain2Qwerty становила 67 %, що підкреслює чітку перевагу MEG для цього застосування, але також показує, що ЕЕГ ще не досягає такої ж точності в цій специфічній реалізації.

Важливо зазначити, що CER в 19 % було досягнуто в оптимальних умовах, тобто в контрольованому лабораторному середовищі з навченими суб'єктами та високоякісним обладнанням MEG. У реальних сценаріях застосування, особливо у пацієнтів з неврологічними захворюваннями або в менш ідеальних умовах вимірювання, фактична швидкість помилок може бути вищою. Тим не менш, результати Brain2Qwerty є значним прогресом і показують, що неінвазивні ІПС все частіше наближаються до інвазивних систем з точки зору точності та надійності.

Якісний прогрес: природність та інтуїтивна операція

Окрім кількісних удосконалень точності, Brain2Qwerty також представляє якісний прогрес у дослідженні BCI. Раніше системи BCI часто базувалися на зовнішніх подразниках або уявлених рухах. Наприклад, користувачі повинні були уявити собі переміщення курсору на екрані або звертати увагу на миготливі вогні, щоб давати команди. Ці методи можуть бути когнітивно виснажливими та не дуже інтуїтивними.

З іншого боку, Brain2Qwerty використовує природні рухові процеси під час набору тексту. Він декодує сигнали мозку, які підключені до фактичних або передбачуваних рухів при введенні на віртуальну клавіатуру. Це робить систему більш інтуїтивно зрозумілою та зменшує когнітивні зусилля для користувачів. Це відчуває себе більш природно уявляти, друкувати, вирішувати психічні завдання як абстрактні для контролю за ІС.

Ще одним важливим якісним прогресом є здатність Brain2Qwerty розшифрувати повні речення з мозкових сигналів, які вимірювались поза черепом. Раніше неінвазивні системи BCI часто обмежувались розшифровкою окремих слів або короткими фразами. Здатність розуміти та генерувати цілі речення відкриває нові можливості для спілкування та взаємодії з технологіями. Це дає можливість більш природними та рідинними розмовами та взаємодіями замість наполегливого складання окремих слів чи команд.

Виклики та етичні наслідки: шлях до відповідальних інновацій

Технічні обмеження: перешкоди на шляху до практичної придатності

Незважаючи на вражаючий прогрес Brain2Qwerty, все ще існує ряд технічних проблем, які потрібно освоїти до того, як ця технологія може бути використана на практиці.

Реальна обробка часу

Наразі текст Brain2Qwerty декодує лише після завершення речення, а не в реальному часі для символів. Однак декодування в реальному часі є важливим для природного та рідкого спілкування. В ідеалі користувачі повинні мати можливість перетворити свої думки в текст, поки вони думають або натискають, як звичайне введення на клавіатуру. Таким чином, вдосконалення швидкості обробки та скорочення часу затримки є важливими цілями для майбутніх подій.

Портативність пристроїв

Сканери MEG - це великі, важкі та дорогі пристрої, які потребують магнітних екранованих кімнат. Вони не підходять для домашнього використання або для використання поза спеціалізованими лабораторними середовищами. Для широкого використання технології BCI необхідні портативні, бездротові та дешевші пристрої. Розробка більш компактних систем MEG або вдосконалення якості сигналу та точність декодування ЕЕГ, яка, природно, більш портативна, є важливими напрямками досліджень.

Узагальнення та популяції пацієнтів

Дослідження з Brain2Qwerty проводилось із здоровими суб'єктами. Досі незрозуміло, чи і наскільки добре працює система у пацієнтів з паралічем, мовними порушеннями або нейродегенеративними захворюваннями. Ці групи пацієнтів часто змінювали моделі мозкової діяльності, які можуть ускладнити декодування. Важливо перевірити та адаптувати Brain2Qwerty та подібні системи з різними популяціями пацієнтів, щоб забезпечити їх ефективність та застосовність для людей, які потребують найбільш нагальних.

Етичні питання: Захист даних, конфіденційність та межі читання читання

Здатність перетворювати думки в текст викликає глибокі етичні питання, особливо щодо захисту даних та конфіденційності. Ідея про те, що технологія може потенційно «читати», хвилює і вимагає ретельного вивчення етичних наслідків.

META AI підкреслює, що в даний час Brain2Qwerty фіксує лише передбачувані рухи наконечника та без стихійних думок чи мимовільних когнітивних процесів. Система навчається розпізнавати нейронні підписи, пов'язані зі свідомим спробою натиснути на віртуальну клавіатуру. Він не розроблений для розшифровки загальних думок чи емоцій.

Тим не менш, залишається питання, де кордон між декодуванням передбачуваних дій та «читанням» думок проходить. Завдяки прогресивній технології та вдосконаленій точності декодування, майбутні системи BCI, можливо, зможуть зафіксувати все більш тонкі та складніші когнітивні процеси. Це може розглянути питання про конфіденційність, особливо якщо такі технології використовуються комерційно або інтегруються у повсякденне життя.

Важливо створити умови етичних рамок та чіткі вказівки щодо розробки та застосування технології BCI. Сюди входять питання захисту даних, безпеки даних, згоди після роз'яснення та захисту від зловживань. Потрібно гарантувати, що конфіденційність та самостійність користувачів поважають і що технологія BCI використовується для добробуту людей та суспільства.

META AI підкреслив, що їх дослідження щодо Brain2Qwerty в першу чергу слугують для розуміння обробки нейрональної мови і в даний час не мають комерційних планів для системи. Це твердження підкреслює необхідність того, що дослідження та розробки в галузі технології BCI керуються етичними міркуваннями з самого початку та що потенційні соціальні ефекти ретельно зважуються.

Майбутні розробки та потенціал: Бачення для майбутнього, керованого думкою

Трансферне навчання та апаратні інновації: прискорення прогресу

Дослідження мозку2qwerty та пов'язаних з ними систем BCI - це динамічне та швидко розвивається поле. Існує ряд перспективних напрямків досліджень, які мають потенціал для подальшого підвищення продуктивності та застосовності неінвазивних ІПС у майбутньому.

Перенесення

Meta AI досліджує методи передачі навчання для передачі навчених моделей між різними предметами. В даний час Brain2Qwerty повинен проводити навчання індивідуально для кожної людини, що є часом, що споживає та ресурси. Передове навчання могло б дати можливість моделі, яка була навчена для однієї людини, яка використовується як основа для навчання моделі для іншої людини. Перші тести показують, що KI, навчений для людини А, також може бути використаний для людини B за допомогою тонкого -Tuning. Це суттєво зменшило б зусилля з навчання та прискорить розвиток персоналізованих систем BCI.

Апаратні інновації

Паралельно з розробкою програмного забезпечення дослідники працюють над вдосконаленням обладнання для неінвазивних BCI. Важлива увага приділяється розробці портативних систем MEG, які є бездротовими та дешевшими. Існують багатообіцяючі підходи, які базуються на нових технологіях датчиків та методах охолодження кріо, які потенційно можуть забезпечити менші, легші та менш енергоємні пристрої MEG. У області ЕЕГ також існує прогрес у розробці масивів електродів високої тенденції та вдосконаленій обробці сигналів, які мають на меті покращити якість сигналу та просторове вирішення ЕЕГ.

Інтеграція з мовою СНД: Наступне покоління декодування

У довгостроковій перспективі комбінація декодування мозку до тексту з передовими голосовими моделями, такими як GPT-4 або подібні архітектури, може призвести до ще потужніших та універсальних систем BCI. Кодер Brain2Qwerty, який перетворює сигнали мозку в текстове зображення, може бути об'єднаний з генеративними навичками голосових моделей.

Це дозволило б розшифровувати невідомі речення та більш складні думки. Замість того, щоб просто розшифровувати рухи наконечника, майбутні системи можуть перетворити сигнали мозку безпосередньо на семантичні уявлення, які потім можуть бути використані голосовою моделлю для генерації узгоджених та розумних відповідей чи текстів. Ця інтеграція може продовжувати розмивати межу між мозковими комп'ютерними інтерфейсами та штучним інтелектом і призвести до абсолютно нових форм взаємодії людини-комп'ютера.

Клінічні програми: Надія на людей з бар'єрами комунікації

Для пацієнтів із синдромом заблокованого, як або іншими серйозними неврологічними захворюваннями, мозок2qwerty та подібними технологіями можуть бути допомога, що змінює життя. Для людей, які повністю паралізовані і втратили здатність говорити або стали звичайними, надійний інтерфейс мозку до тексту може бути способом висловити свої думки та потреби та взаємодіяти із зовнішнім світом.

Однак поточна версія Brain2Qwerty, яка залежить від рухів наконечника, повинна бути надалі розроблена з метою інтеграції незалежних від двигуна сигналів. Системи, засновані на інших формах нейронної активності, необхідні для повністю паралізованих пацієнтів, наприклад, говорити з зоровою уявою, психічною уявою чи наміром, без фактичної рухової конструкції. Дослідження в цій галузі мають вирішальне значення для того, щоб зробити технологію BCI доступною для більш широкого спектру пацієнтів.

Metas Brain2Qwerty показав, що неінвазивні BCI можна значно покращити за допомогою глибокого навчання та розширеної обробки сигналів. Хоча технологія все ще знаходиться на лабораторному етапі, і ще багато проблем, які потрібно подолати, це прокладає шлях для безпечніших, доступніших та більш зручних користувачів. Майбутні дослідження повинні ще більше закрити розрив до інвазивних систем, уточнити етичну рамку та адаптувати технологію до потреб різних груп користувачів. Завдяки подальшим прогресом в обладнанні, моделями AI та нашим розумінням мозку, бачення спілкування, що контролюється думками, може стати реальністю в не надто віддаленому майбутньому та змінити життя мільйонів людей у ​​всьому світі.

Нейрональне декодування та генерація тексту: функціональність сучасних систем транскрипції мозку

Здатність перекладати сигнали мозку безпосередньо в текст - це захоплююча та перспективна дослідницька сфера на інтерфейсі нейронауки, штучного інтелекту та комп'ютерних технологій. Сучасні системи транскрипції мозку, такі як Metas Brain2Qwerty, ґрунтуються на складному багатоступеневому процесі, який поєднує в собі неврологічні знання про організацію та функцію мозку з складними архітектурою глибокого навчання. Основна увага приділяється інтерпретації моделей нейронної активності, які корелюють з мовними, руховими або когнітивними процесами. Ця технологія може відігравати трансформаційну роль у медичних додатках, наприклад, як комунікаційний допомога для людей з паралічем, а також у технологічних додатках, наприклад, як новий інтерфейс людини-комп'ютер.

Основні принципи запису та обробки сигналів: міст між мозком та комп'ютером

Неінвазивні методи вимірювання: ЕЕГ та МЕГ у порівнянні

Сучасні системи транскрипції мозку в першу чергу покладаються на два неінвазивні методи вимірювання мозкової активності: електроенцефалографія (ЕЕГ) та магнітоенцефалографія (МЕГ). Обидві методи дозволяють нейрональними сигналами ззовні черепа, не вимагаючи операції.

Електроенцефалографія (ЕЕГ)

ЕЕГ - це встановлений нейрофізіологічний метод, який вимірює зміни електричного потенціалу на шкірі голови. Ці потенційні зміни виникають внаслідок синхронізованої активності великих груп нейронів у мозку. У випадку вимірювання ЕЕГ на шкіру голови розміщуються до шкіри до 256 електродів, як правило, у стандартизованому розташуванні, що охоплює всю область головки. Системи ЕЕГ записують різницю напруги між електродами і, таким чином, створюють електроенцефалограму, яка відображає часову динаміку мозкової активності. ЕЕГ характеризується високою роздільною здатністю до 1 мілісекунди, що означає, що дуже швидкі зміни в мозковій активності можна точно зафіксувати. Однак просторова роздільна здатність ЕЕГ обмежена і, як правило, в діапазоні 10-20 міліметрів. Це пов’язано з тим, що електричні сигнали спотворюються та мазуються просторово, коли проходять кістками черепа, шкіри голови та інших тканин. ЕЕГ - це відносно недорогий і мобільний метод, який широко поширений у багатьох клінічних та дослідницьких сферах.

Магнітоенцефалографія (MEG)

МЕГ - це додатковий нейрофізіологічний метод, який фіксує магнітні поля, що генеруються нейронними течіями в мозку. На відміну від електричних полів, на магнітні поля менше впливають біологічна тканина черепа. Це призводить до більш точного розташування нейронних джерел активності та більш високої просторової роздільної здатності порівняно з ЕЕГ. Мег досягає просторової роздільної здатності близько 2-3 міліметрів. Датчики в системах MEG-це суперпровідні квантові інтерферометри (кальмари), які надзвичайно чутливі до найменших змін магнітного поля. Для захисту чутливих датчиків кальмарів від зовнішніх магнітних розладів та підтримки їх надпровідних властивостей, вимірювання МЕГ повинні проводитися в магнітно екранованих приміщеннях і при надзвичайно низьких температурах (біля абсолютної нульової точки). Це робить MEG Systems технічно складнішими, дорогими та менш портативними, ніж системи ЕЕГ. Тим не менш, MEG пропонує значні переваги у багатьох дослідницьких сферах, особливо при вивченні когнітивних процесів та точного розташування нейронної активності завдяки його більш високому просторовому дозволу та зниженню спотворення сигналу.

У експериментах Meta's Brain2Qwerty суттєва різниця в продуктивності між МЕГ та ЕЕГ була кількісно визначена в декодуванні мозку до тексту. У той час як Мег досягла помилки малювання (CER) 32 %, CER становив 67 % на ЕЕГ. У оптимальних умовах, наприклад, у магнітно екранованій кімнаті та з навченими предметами, CER з MEG навіть може бути зменшена до 19 %. Ці результати підкреслюють переваги МЕГ для вимогливих завдань декодування, особливо якщо потрібна висока просторова точність та якість сигналу.

Вилучення функцій сигналу через мережі згортання: розпізнавання шаблону в нейронних даних

Першим кроком у обробці нейронних сигналів у системах транскрипції мозку є вилучення відповідних ознак із необроблених даних від ЕЕГ або МЕГ. Це завдання, як правило, сприймається за допомогою нейронних мереж згортання (CNN). CNN - це клас глибокого навчального моделі, які особливо підходять для аналізу просторових та тимчасово структурованих даних, як це стосується сигналів ЕЕГ та МЕГ.

Просторова фільтрація: Модуль згортання використовує просторові фільтри для ідентифікації конкретних областей мозку, пов'язаних з процесами, що підлягають декодуванню. Під час розшифровки рухів наконечників або мовних намірів рухова кора, яка відповідає за планування та виконання рухів, а також область Брока, важлива мова в мозку, представляють особливий інтерес. Просторові фільтри CNN навчаються розпізнавати закономірності мозкової діяльності, які виникають у цих відповідних областях і конкретно є для розшифровки завдання.

Аналіз частоти часу: Крім просторових закономірностей, CNN також аналізує динаміку часу мозкових сигналів та їх частотних компонентів. Нейронна активність часто характеризується характерними коливаннями в різних частотних ремінцях. Наприклад, коливання гамма-смуги (30-100 Гц) пов'язані з когнітивною обробкою, увагою та усвідомленням. CNN навчається виявляти ці характерні коливання в сигналах ЕЕГ або МЕГ та витягувати їх як відповідні особливості для декодування. Часовий аналіз часу дозволяє системі використовувати інформацію про тимчасову структуру та ритм активності нейронів з метою підвищення точності декодування.

У Brain2Qwerty модуль згортання витягує понад 500 просторових та часових характеристик на мілісекунд з даних MEG або EEG. Ці характеристики включають не лише сигнали, що відповідають передбачуваним рухам наконечника, але й сигналами, що відображають помилки введення тестових суб'єктів, наприклад. Здатність CNN витягувати широкий спектр характеристик має вирішальне значення для міцного та всебічного розшифровки нейронних сигналів.

Послідовне декодування архітектурами трансформаторів: розуміння контексту та моделювання мови

Моделювання контексту з механізмами атаки: розпізнавайте взаємозв'язок у даних

Відповідно до характерного вилучення конволюційним модулем, витягнуті послідовності функцій аналізуються модулем трансформатора. Мережі трансформаторів виявилися особливо ефективними в обробці послідовних даних в останні роки і стали стандартною моделлю в багатьох сферах обробки природних мов. Їх сила полягає в його здатності моделювати довгі та складні залежності в послідовних даних та розуміти контекст введення.

Залежності запису

Модуль трансформатора використовує так звані механізми "самозабруднення", щоб зрозуміти взаємозв'язки та залежності між різними елементами характерної послідовності. У контексті декодування мозку до тексту це означає, що система вчиться розуміти взаємозв'язки між попередніми та пізнішими ударами. Наприклад, система визнає, що слово "собака", ймовірно, слідує за словом "гавкає" або подібне дієслово. Механізм атаки дозволяє мережі сконцентруватися на відповідних частинах вхідної послідовності та зважувати їх значення в контексті всієї послідовності.

Ймовірнісні голосові моделі

Аналізуючи велику кількість текстових даних, мережі трансформаторів вивчають імовірнісну мову моделей. Ці моделі представляють статистичні знання про структуру та ймовірність слів та речення мовою. Модуль трансформатора використовує цю голосову модель, наприклад, для завершення фрагментарних або неповних входів або для виправлення помилок. Наприклад, якщо система розшифровує рядок "HUS", мова модель може визнати, що слово "будинок" є більш імовірним у даному контексті і відповідно виправити вхід.

У таких системах, як інтеграція Chatt Synchron, здатність трансформаторних мереж використовується для моделювання контексту для генерування природних та узгоджених речень від фрагментарних рухових намірів. Система може генерувати розумні та граматичні правильні тексти навіть за допомогою неповних або галасливих сигналів мозку, використовуючи її широкі мовні знання та її здатність інтерпретувати контекст.

Інтеграція попередньо тренуваних голосових моделей: виправлення помилок та мовна когерентність

Останній модуль в обробному трубопроводі багатьох систем транскрипції мозку-це кінцевий мовний модуль, який часто реалізується у вигляді попередньо підготовленої нейронної голосової моделі, такої як GPT-2 або BERT. Цей модуль служить для подальшого вдосконалення текстових послідовностей, створених модулем трансформатора, для виправлення помилок та оптимізації граматичної узгодженості та природності генерованого тексту.

Зниження помилок за мовними ймовірностями

Голосовий модуль використовує свої широкі знання мови, граматики та стилю, щоб виправити помилки, які могли виникнути в попередніх кроках декодування. Використовуючи мовні ймовірності та інформацію про контекст, голосовий модуль може знизити швидкість помилки малювання (CER) до 45 %. Наприклад, він визначає та виправляє орфографічні помилки, граматичні помилки або семантично непослідовні наслідки слова.

Розшифровка невідомих слів

Попередні наведені мові моделі здатні розшифрувати невідомі слова або рідкісні комбінації слів, відкинувшись на їх здатність поєднувати склад і розуміти морфологічну структуру слів. Наприклад, якщо система розшифровує нове або незвичне слово, мовний модуль може спробувати зібрати його з відомих складів або частин слова та отримати його значення з контексту.

Модель Chirp Google вражаюче демонструє переваги навчання передачі з величезної кількості текстових даних для адаптації до індивідуальних мовних моделей. Cirp пройшов навчання на 28 мільярдів рядків тексту і може швидко адаптуватися до конкретних мовних звичок та лексики окремих користувачів. Ця здатність персоналізувати особливо важливу для систем транскрипції мозку, оскільки мовні моделі та комунікаційні потреби людей з паралічем або мовними порушеннями можуть відрізнятися дуже різними.

Клінічні та технічні обмеження: виклики на шляху до широкого застосування

Обмеження, пов'язані з обладнанням: портативність та можливість реального часу

Незважаючи на вражаючий прогрес у технології транскрипції мозку, все ще існує ряд клінічних та технічних обмежень, які обмежують широке застосування цієї технології.

Портативність Мег

Поточні системи MEG, такі як 500 кг Electa NeuraG, є складними та стаціонарними пристроями, які потребують фіксованих лабораторних середовищ. Їх відсутність портативності обмежує їх використання поза спеціалізованими науково -дослідними установами. Портативні та мобільні системи MEG необхідні для більш широкого клінічного застосування та використання в домашньому середовищі. Тому важлива мета дослідницької мети є розробкою більш легких, більш компактних та менш енергоємних датчиків MEG та методів охолодження кріо.

Затримка реального часу

Багато поточних систем транскрипції мозку, включаючи Brain2Qwerty, процесу речення лише після завершення введення, а не в ознаки символів у режимі реального часу. Ця затримка в реальному часі може впливати на природність та рідину спілкування. Обробка сигналів мозку в режимі реального часу та негайний зворотний зв'язок у вигляді тексту є важливим для інтуїтивної та зручної для користувачів взаємодії. Таким чином, вдосконалення швидкості обробки алгоритмів та зменшення затримки є важливими технічними проблемами.

Нейрофізіологічні виклики: рухова залежність та індивідуальна мінливість

Рухова залежність

Багато поточних систем транскрипції мозку розшифровували насамперед рухи наконечника або інші рухові дії. Це обмежує їх застосовність для повністю паралізованих пацієнтів, які вже не можуть генерувати рухові сигнали. Для цієї групи пацієнтів потрібні незалежні від рухових систем BCI, які ґрунтуються на інших формах активності нейронів, таких як розмова на візуальній ідеї розмови психічної уяви чи чистого наміру.

Індивідуальна мінливість

Точність та продуктивність систем транскрипції мозку можуть суттєво відрізнятися від людини до людини. Індивідуальні відмінності в структурі мозку, активності нейронів та когнітивних стратегій можуть ускладнити декодування. Крім того, точність у пацієнтів з нейродегенеративними захворюваннями може зменшуватися, наприклад, через змінену активність кори та прогресуюче пошкодження нейронів. Тому розвиток надійних та адаптаційних алгоритмів, які можуть адаптуватися до індивідуальних відмінностей та змін у мозковій діяльності, тому має велике значення.

Етичні наслідки та захист даних: відповідальне поводження з даними мозку

Ризики конфіденційності в даних мозку: захист психічної конфіденційності

Прогрес технології транскрипції мозку викликає важливі етичні питання та проблеми захисту даних. Здатність розшифровувати сигнали мозку та перетворювати його на текст, несуть потенційні ризики для конфіденційності та психічної самостійності людей.

Залишаючи двері потенціал для думки

Незважаючи на те, що сучасні системи, такі як Brain2Qwerty, декодували насамперед рухову діяльність, теоретично існує потенціал, що майбутні системи також можуть захоплювати небажані когнітивні процеси або навіть думки. Ідея технології "думки" викликає основні питання щодо конфіденційності та захисту психічної інтимної сфери. Важливо розробити чіткі етичні та юридичні рамки, щоб запобігти зловживанню такими технологіями та захистити права осіб.

Труднощі з анонімізацією

Сигнали ЕЕГ та MEG містять унікальні біометричні візерунки, які можуть зробити людей ідентифікованими. Навіть анонімні дані мозку потенційно можуть бути повторно ідентифіковані або зловжиті в несанкціонованих цілях. Таким чином, захист анонімності та конфіденційності даних HIRND має вирішальне значення. Сувні вказівки щодо захисту даних та заходи безпеки необхідні для того, щоб дані мозку є відповідальними та етично правильними

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу

Конрад Вольфенштейн

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus