Миниатюрный мозговой чип преобразует мысли в текст с точностью 91%

Исследователи из EPFL объявили вчера о разработке нового интерфейса мозг-машина (BMI), который может переводить мозговую активность в текст с помощью компактной и энергоэффективной системы.

Это устройство, названное Миниатюрный интерфейс мозг-машина (MiBMI), предназначено для помощи людям с тяжелыми нарушениями двигательных функций, такими как амиотрофический склероз (ALS) или травмы спинного мозга, в общении посредством мысли о письме.

Эти чипы декодируют задуманные движения руки мозга в соответствующий текст, достигая точности 91% для 31 различного символа, что является достижением, не имеющим себе равных среди других интегрированных систем, согласно пресс-релизу EPFL.

MiBMI представляет собой значительное улучшение существующих систем BMI, которые часто громоздкие и требуют много энергии. Технология, о которой было опубликовано в последнем выпуске журнала IEEE Journal of Solid-State Circuits, обрабатывает нейронные сигналы в реальном времени с помощью крошечных кремниевых чипов.

Ведущий автор Мохаммед Али Шаэри объясняет, что хотя чип еще не был интегрирован в полностью функционирующий BMI, он успешно обработал данные из предыдущих живых записей.

Пресс-релиз EPFL объясняет, что в отличие от существующих BMI, которые требуют передачи данных от имплантированных электродов мозга на внешний компьютер для декодирования, MiBMI интегрирует как запись данных, так и обработку в реальном времени на одних и тех же чипах.

New Atlas отмечает, что это отличается от Neuralink, который использует 64 электрода, имплантированных в мозг, и осуществляет обработку данных через внешнее устройство через приложение. Более того, MiBMI крайне мал, общая площадь составляет всего 8 мм². В сравнении, Neuralink значительно больше, его размеры составляют примерно 23 x 8 мм.

Как сообщает пресс-релиз EPFL, чтобы иметь возможность обрабатывать огромное количество информации, получаемой с электродов на миниатюризированном BMI, исследователям пришлось применить новый подход к анализу данных.

Они обнаружили, что активность мозга при представлении каждой буквы, когда пациент представляет, как он пишет её от руки, содержит очень специфические маркеры, которые исследователи назвали Уникальными Нейронными Кодами (УНК).

Вместо обработки тысяч байтов данных для каждой буквы, микрочипу нужно обрабатывать только УНК, которые составляют около ста байтов. Это делает систему быстрой и с низким энергопотреблением.

Это представляет собой значительный прогресс в миниатюризации, объединяя экспертизу в области интегральных схем, нейроинженерии и искусственного интеллекта. В то время как стартапы в области нейротехнологий все больше концентрируются на интеграции и миниатюризации, MiBMI от EPFL выделяется как перспективное развитие.

Ведущий автор Мохаммед Али Шаери отмечает: «Наша цель — разработать универсальный BMI, который можно адаптировать к различным нейрологическим расстройствам, предлагая более широкий спектр решений для пациентов», как сообщается в пресс-релизе EPFL.