Введение в нейропротезы и интерфейсы мозг-компьютер
Нейропротезные устройства значительно продвинули интерфейсы мозг-компьютер (BCI), позволяя людям с нарушениями речи или моторики, вызванными такими состояниями, как анартрия, БАС или тяжелый паралич, общаться. Эти устройства декодируют нейронные активности, имплантируя электроды в моторные области, что позволяет пользователям формировать полные предложения.
Проблемы инвазивных нейропротезов
Несмотря на достижения, инвазивные нейропротезы требуют нейрохирургической имплантации, что связано с рисками, такими как мозговое кровоизлияние, инфекция и долгосрочные проблемы с обслуживанием. Это ограничивает их масштабируемость для широкого использования, особенно для пациентов, не реагирующих на лечение.
Неинвазивные BCI как альтернатива
Неинвазивные BCI, использующие ЭЭГ, предлагают более безопасный вариант, но страдают от низкого качества сигнала, требуя от пользователей выполнения когнитивно сложных задач для эффективного декодирования. Даже с оптимизированными методами, точность ЭЭГ-BCI остается ограниченной.
Потенциал магнитно-энцефалографии (MEG)
Потенциальным решением является магнитно-энцефалография (MEG), которая обеспечивает лучшее соотношение сигнал/шум по сравнению с ЭЭГ. Недавние модели ИИ, обученные на сигналах MEG в задачах понимания языка, продемонстрировали значительные улучшения в точности декодирования.
Разработка Brain2Qwerty
Исследователи из Meta AI и других учреждений разработали Brain2Qwerty — модель глубокого обучения, декодирующую текстовую продукцию из неинвазивных записей мозговой активности. В исследовании участвовали 35 участников, которые печатали запомненные предложения, в то время как их нейронная активность записывалась с помощью ЭЭГ или MEG.
Результаты и достижения
Brain2Qwerty, обученная на этих сигналах, достигла коэффициента ошибок символов (CER) 32% с использованием MEG, что значительно лучше, чем результаты ЭЭГ (67%). Эти результаты сокращают разрыв между инвазивными и неинвазивными BCI, открывая новые возможности для пациентов, не имеющих возможности общаться.
Заключение и будущее
В заключение, исследование представляет Brain2Qwerty как метод декодирования производства предложений с использованием неинвазивных записей MEG. Достижение среднего CER 32% значительно превосходит подходы на основе ЭЭГ. Хотя это продвигает неинвазивные BCI, остаются проблемы, такие как работа в реальном времени и адаптация для пациентов с Locked-in синдромом.
Практические рекомендации для бизнеса
Изучите, как технологии искусственного интеллекта могут преобразовать ваш подход к работе:
- Ищите процессы, которые можно автоматизировать.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ приносят положительные результаты.
- Выбирайте инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют настраивать их под ваши цели.
- Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.
Контактная информация
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подписывайтесь на наш Telegram.
Пример решения на основе ИИ
Посмотрите практический пример решения на основе ИИ: продажный бот, предназначенный для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах клиентского пути.
