/https%3A%2F%2Fs3.eu-central-1.amazonaws.com%2Fmedia.my.ua%2Ffeed%2F457%2F50831a3881517f932323d2269728ba05.jpg)
Meta розробляє ШІ для перетворення мозкових сигналів на текст
Компанія Meta оголосила про значні досягнення у розумінні людського мозку, представивши моделі штучного інтелекту, які здатні зчитувати мозкові сигнали та перетворювати їх на текст з вражаючою точністю. Ці новаторські розробки можуть революціонізувати інтерфейси мозок-комп’ютер, забезпечуючи нові можливості для людей, які втратили здатність говорити.
Проект, розроблений за участю міжнародних дослідників, зокрема лабораторії Meta’s Fundamental Artificial Intelligence Research (FAIR) в Парижі та Баскського центру пізнання, мозку і мови в Сан-Себастьяні, Іспанія, демонструє здатність неінвазивно декодувати мозкову активність, що супроводжує друковані речення. Використовуючи магнітоенцефалографію (МЕГ) та електроенцефалографію (ЕЕГ), дослідники записували активність мозку 35 здорових добровольців, коли вони друкували текст. Зібрані сигнали було оброблено за допомогою спеціальної трикомпонентної архітектури: кодувальник зображень генерує уявлення про слова незалежно від мозку, потім ці уявлення вирівнюються з активністю мозку за допомогою кодувальника мозку, а декодер зображень генерує текст. Результати цього дослідження вражають: модель ШІ здатна відновлювати до 80% символів, набраних учасниками, що є значно ефективніше за традиційні методи використання ЕЕГ, де точність часто значно нижча. Цей прорив відкриває нові горизонти для застосування неінвазивних інтерфейсів мозок-комп’ютер, які можуть допомогти людям відновити комунікацію, зокрема для тих, хто втратив здатність говорити або друкувати через інвалідність.
Друге дослідження, що фокусується на розумінні того, як мозок перетворює думки на мову, показало, як штучний інтелект може точно визначити моменти, коли думки трансформуються в слова, склади чи окремі літери, що дає ще більше можливостей для розвитку нових технологій у сфері нейропротезування.

