- 13,854
- 20
- 8 Ноя 2022
Способ может вернуть парализованным возможность коммуникации с людьми.
Учёные из Центра искусственного интеллекта GrapheneX-UTS при Технологическом университете Сиднея (UTS) разработали портативную, неинвазивную систему, которая может декодировать мысли и преобразовывать их в текст. Технология может помочь людям, потерявшим способность говорить из-за болезни или травмы, включая инсульт или паралич. Она также может облегчить взаимодействие человека с машинами, например, управление бионической рукой или роботом.
Данное Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся было выделено как ключевое на конференции Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся в Новом Орлеане, демонстрируя ведущие достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Работу возглавили профессор CT Lin и аспиранты Yiqun Duan и Jinzhou Zhou из Факультета инженерии и информационных технологий UTS.
Участники исследования читали тексты, при этом на их головах находились специальные шапочки, записывающие электрическую активность мозга через кожу головы с помощью электроэнцефалограммы (ЭЭГ). Искусственный интеллект DeWave, разработанный исследователями, анализировал ЭЭГ-сигналы, переводя их в слова и предложения.
<iframe width="560" height="315" src="
" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" allowfullscreen=""></iframe>
Исследование UTS проводилось с 29 участниками, что делает его более надежным и адаптивным по сравнению с предыдущими технологиями, тестировавшимися только на одном или двух людях. Несмотря на шумовые сигналы, получаемые через шапочку вместо имплантированных электродов, исследование показало передовые результаты в переводе ЭЭГ.
Модель лучше справляется с глаголами, чем с существительными, часто предлагая синонимичные пары слов вместо точных переводов. Однако, несмотря на трудности, модель демонстрирует значимые результаты, выстраивая ключевые слова и создавая похожие структуры предложений.
Точность перевода на данный момент составляет около 40% по шкале BLEU-1, которая измеряет схожесть машинного перевода с высококачественными эталонными переводами. Исследователи надеются довести этот показатель до уровня традиционных программ перевода языка или распознавания речи, который близок к 90%.
Специалисты подчеркнули, что исследование является первым, которое переводит сырые ЭЭГ-волны непосредственно в язык, что представляет собой значительный прорыв. Отмечается, что это первый случай использования дискретных методов кодирования в процессе перевода мозга в текст. Также подчеркивается роль интеграции с большими языковыми моделями.
Ранее для перевода сигналов мозга в язык требовалось либо хирургическое вмешательство для имплантации электродов в мозг, как в проекте Neuralink Илона Маска, либо сканирование МРТ, что было дорого и неудобно для повседневного использования. Новая технология может использоваться как с системой отслеживания взгляда, так и без неё.
<iframe width="560" height="315" src="
" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" allowfullscreen=""></iframe>
Исследование является продолжением работы UTS по разработке технологии интерфейса мозг-компьютер в сотрудничестве с Силами обороны Австралии, в рамках которой мозговые волны используются для управления четвероногим роботом.
Учёные из Центра искусственного интеллекта GrapheneX-UTS при Технологическом университете Сиднея (UTS) разработали портативную, неинвазивную систему, которая может декодировать мысли и преобразовывать их в текст. Технология может помочь людям, потерявшим способность говорить из-за болезни или травмы, включая инсульт или паралич. Она также может облегчить взаимодействие человека с машинами, например, управление бионической рукой или роботом.
Данное Для просмотра ссылки Войди
Участники исследования читали тексты, при этом на их головах находились специальные шапочки, записывающие электрическую активность мозга через кожу головы с помощью электроэнцефалограммы (ЭЭГ). Искусственный интеллект DeWave, разработанный исследователями, анализировал ЭЭГ-сигналы, переводя их в слова и предложения.
<iframe width="560" height="315" src="
Исследование UTS проводилось с 29 участниками, что делает его более надежным и адаптивным по сравнению с предыдущими технологиями, тестировавшимися только на одном или двух людях. Несмотря на шумовые сигналы, получаемые через шапочку вместо имплантированных электродов, исследование показало передовые результаты в переводе ЭЭГ.
Модель лучше справляется с глаголами, чем с существительными, часто предлагая синонимичные пары слов вместо точных переводов. Однако, несмотря на трудности, модель демонстрирует значимые результаты, выстраивая ключевые слова и создавая похожие структуры предложений.
Точность перевода на данный момент составляет около 40% по шкале BLEU-1, которая измеряет схожесть машинного перевода с высококачественными эталонными переводами. Исследователи надеются довести этот показатель до уровня традиционных программ перевода языка или распознавания речи, который близок к 90%.
Специалисты подчеркнули, что исследование является первым, которое переводит сырые ЭЭГ-волны непосредственно в язык, что представляет собой значительный прорыв. Отмечается, что это первый случай использования дискретных методов кодирования в процессе перевода мозга в текст. Также подчеркивается роль интеграции с большими языковыми моделями.
Ранее для перевода сигналов мозга в язык требовалось либо хирургическое вмешательство для имплантации электродов в мозг, как в проекте Neuralink Илона Маска, либо сканирование МРТ, что было дорого и неудобно для повседневного использования. Новая технология может использоваться как с системой отслеживания взгляда, так и без неё.
<iframe width="560" height="315" src="
Исследование является продолжением работы UTS по разработке технологии интерфейса мозг-компьютер в сотрудничестве с Силами обороны Австралии, в рамках которой мозговые волны используются для управления четвероногим роботом.
- Источник новости
- www.securitylab.ru
