Care este dispozitivul revoluționar, pentru a oferi voce persoanelor cu dizabilități?

Deși până recent, asemenea tehnologii necesitau implanturi chirurgicale în creier, o echipă de cercetători de la Universitatea de Tehnologie din Sydney (UTS) a dezvoltat o „șapcă gânditoare” care decodifică activitatea cerebrală și o transformă direct în text, fără nicio intervenție invazivă.

Această inovație ar putea oferi o nouă formă de comunicare persoanelor care și-au pierdut capacitatea de vorbire din cauza accidentelor vasculare cerebrale, paraliziei sau altor afecțiuni neurologice.

Cum funcționează șapca AI non-invazivă

Dispozitivul constă într-o cască specială echipată cu electrozi capabili să înregistreze semnalele EEG (electroencefalogramă) de la nivelul scalpului. Semnalele astfel captate sunt prelucrate în două etape:

RecomandăriKremlinul a dezactivat temporar sisteme de securitate. Temeri privind spionajul dispozitivelor lui Putin.

Model deep learning pentru decodare brută

Un algoritm de învățare profundă („DeWave”) analizează undele cerebrale și le traduce inițial în cuvinte și fraze.

Model de limbaj extins pentru rafinare

Rezultatul este apoi trecut printr-un model lingvistic de mari dimensiuni (LLM), care corectează erorile de decodare și asigură coerența propozițiilor.

În acest fel, șapca AI combină punctele tari ale rețelelor neurale specializate în procesarea semnalelor EEG cu abilitățile LLM de a genera limbaj natural.

RecomandăriElicopter american prăbușit în Ormuz. Piloții au fost recuperați de vehicul autonom

Echipa din spatele inovației

Proiectul se derulează în cadrul GrapheneX-UTS Human-centric Artificial Intelligence Centre, condus de prof. Chin-Teng Lin. Co-autori principali ai studiului, Yiqun Duan și Jinzhou Zhou, ambii doctoranzi la Facultatea de Inginerie și IT a UTS, au testat prototipul pe 29 de voluntari care au citit pasaje de text în timp ce purtau dispozitivul.

• • Prof. Chin-Teng Lin: expert în interfețe neuronale și inteligență artificială aplicată.

• • Yiqun Duan: a coordonat antrenarea modelului DeWave, focusat pe recunoașterea cuvintelor din semnalul EEG.

RecomandăriOfițer rus de rang înalt, ucis lângă Kremlin. Vulnerabilități de securitate la Moscova.

• • Jinzhou Zhou: a integrat funcționalitățile LLM și a optimizat fluxul de date între module.

Rezultatele preliminare și limitele actuale

Testele inițiale au arătat că șapca AI atinge o precizie medie de aproximativ 75% în transcrierea gândurilor în text, cu tendința de îmbunătățire a validității propozițiilor prin corecțiile LLM. Totuși, în analiza terminologică, modelul funcționează mai bine pe verbe decât pe substantive; de exemplu, unde subiecții gândesc „autor”, șapca ar putea înregistra „scriitor” sau „bărbat”, interpretări sinonime ce reflectă similitudinea tiparelor EEG pentru termeni apropiați semantic.

Echipa de cercetare vizează atingerea unei acuratețe de 90%, comparabilă cu sistemele avansate de recunoaștere vocală și traducere automată. Pentru aceasta, planurile includ:

• • Creșterea volumului de date EEG antrenate.

• • Îmbunătățirea calibrării dispozitivului pentru diferite tipuri de emisii cerebrale.

• • Adaptarea modelelor LLM la particularitățile semnalelor EEG.

Avantaje față de soluțiile invazive și cu fMRI

Spre deosebire de implanturile cerebrale (cum ar fi Neuralink) sau scanările fMRI costisitoare și nepractice pentru uz zilnic, șapca oferă:

• • Portabilitate: poate fi purtată asemenea unei șapci obișnuite.

• • Non-invazivitate: elimină riscurile chirurgiei și confortul redus al implanturilor.

• • Costuri reduse: echipamentul EEG devine din ce în ce mai accesibil pe măsură ce tehnologia avansează.

Aceste caracteristici fac dispozitivul potrivit atât pentru uzul clinic, cât și pentru extinderea către piața consumer, unde ar putea servi drept interfață universală creier-computer.

Posibile aplicații practice

Reabilitare și terapie

Pacienți cu afazie sau paralizie: readucerea comunicării prin transcrierea gândurilor.

Ședințe de logopedie: exerciții de control al emisiei mentale pentru recâștigarea vorbirii.

Controlul dispozitivelor

Smartphone și computere: trimiterea de mesaje sau comenzi vocale fără a rosti un singur cuvânt.

Robotică: manipularea brațelor roboților sau a exoscheletelor prin gând.

Realitate augmentată și virtuală

Navigare UI în medii VR/AR fără dispozitive de control fizic.

Gaming cerebral: experiențe interactive controlate de intenții.

Cercetare științifică

Studii cognitive: investigarea proceselor gândirii și luării deciziilor.

Neuromarketing: măsurarea reacțiilor cerebrale la stimuli comerciali.

Perspective etice și de confidențialitate

O tehnologie atât de puternică ridică întrebări semnificative legate de:

• • Consimțământ și protecția datelor: cine deține textul generat din gânduri?

• • Risc de manipulare: posibilitatea decodării nedorite a gândurilor.

• • Reglementare: legislația privind dispozitivele creier-computer este în stadii incipiente.

Cercetătorii subliniază că datele EEG trebuie criptate și accesul la software strict controlat pentru a preveni abuzurile.

O privire asupra pieței și a concurenței

Pe lângă proiectul UTS, mai multe startup-uri și institute de cercetare dezvoltă soluții similare:

• • Neuralink (Elon Musk): implanturi cerebrale cu potențial super-rapid, dar invazive.

• • Synchron: dispozitive miniaturizate cu electrozi implantabili, axate pe recuperarea vorbirii.

• • Facebook Reality Labs: investighează interfețele non-invazive bazate pe undele cerebrale.

Fiecare abordare are avantaje și dezavantaje, iar piața converge spre soluții hibride care să oscileze între precizie și confortul utilizatorului.

Calendarul dezvoltării și termenele estimate

Echipa UTS a publicat un plan pe termen scurt și mediu:

• • Până la sfârșitul anului 2025: testarea pe un lot extins de 100 de participanți, rafinarea acurateței modului DeWave.

• • 2026: integrarea unui LLM personalizat și trialuri clinice pentru pacienți cu leziuni neurologice.

• • 2027-2028: lansarea comercială a primului prototip de șapcă AI cu interfață smartphone dedicată.

Declarații cheie ale cercetătorilor

„Folosim mai întâi modelul deep learning pentru a traduce semnalele cerebrale în cuvinte, apoi un model de limbaj extins pentru a corecta erorile” — prof. Chin-Teng Lin, UTS.

„În momentul de față atingem 75% precizie, dar ne îndreptăm către 90% pentru a rivaliza cu recunoașterea vocală” — Mohit Shivdasani, cercetător în bioelectronică la Universitatea New South Wales.

Impact asupra societății și viitorul comunicării

Prin eliminarea barierei vorbirii fizice, această tehnologie are potențialul de a:

• • Îmbunătăți calitatea vieții pacienților neurologici.

• • Schimba modul în care interacționăm cu dispozitivele inteligente.

• • Deschide noi domenii pentru accesibilitate digitală și divertisment.

Pe măsură ce precizia și fiabilitatea cresc, șapca AI ar putea deveni la fel de obișnuită precum smartphone-urile, oferind o formă de comunicare instantanee, discretă și intuitivă.

Sursa: financiarul.ro