Décodage du silence. Les interfaces de nouvelle génération pourront paralyser les gens pour communiquer

Neurconcus se tient sur le point d'une percée révolutionnaire. Les nouvelles interfaces de machine cérébrale donnent de l'espoir à ceux qui vivent dans le monde du syndrome d'une personne fermée. Le nouveau développement de l'interface Brain-Machine donne une chance de reprendre le contact avec le monde. Ces appareils innovants utilisent des algorithmes informatiques pour interpréter et traduire les ondes cérébrales associées à la parole.

Les développements les plus avancés sont capables de capturer et de transmettre les mots qu'une personne est prononcée silencieusement dans l'esprit, sans avoir besoin de cligner des yeux, de suivre leurs yeux ou d'essayer de les prononcer, écrit l'inverse. À l'orientation, la technologie est apparue son canal télégramme.

Abonnez-vous à ne pas manquer le plus d'informations et les nouvelles intéressantes du monde de la science! Le syndrome d'une personne fermée est une condition médicale dans laquelle une personne est en pleine conscience, mais ne peut pas bouger ou communiquer verbalement en raison de la paralysie complète de presque tous les muscles du corps qu'une personne est capable de contrôler.

Souvent, cela est dû aux dommages au tronc cérébral causés par des accidents vasculaires cérébraux, des tumeurs, des blessures traumatiques, des infections ou des maladies neurodégénératives telles que la sclérose amymotrophique latérale. La fréquence du syndrome est ambiguë en raison de variations de la capacité des patients à communiquer par des mouvements oculaires ou des clignotements.

Malheureusement, certaines personnes perdent complètement la mobilité, y compris les yeux et les paupières, ce qui rend le diagnostic encore plus compliqué. Souvent, les patients passent en moyenne 79 jours dans un état fixe avant le diagnostic correct.

Sarah Vandalt, étudiante diplômée du Département des systèmes neuronaux et du calcul à Kaltech, est enthousiaste à l'idée du potentiel de cette technologie, en particulier pour ceux qui sont complètement fermés et ne peuvent pas communiquer. Des études récentes, y compris la recherche Wandelt, sont prometteuses car elles donnent des preuves préliminaires que les interfaces de machine cérébrale décodent le langage interne.

Malgré les changements positifs, les experts conviennent qu'un développement supplémentaire est nécessaire pour rendre ces interfaces accessibles, pratiques et rentables pour les patients. La création d'une interface du cerveau-machine commence par une détermination de laquelle une partie du cerveau devrait être destinée.

Contrairement à l'obturation de l'idée que la structure du crâne donne une idée du travail du cerveau, nous comprenons aujourd'hui que les capacités cognitives résultent des interactions complexes entre de nombreuses zones cérébrales. Cette complexité est à la fois un défi et une opportunité de recherche, car il n'y a pas de domaine unique de cerveau responsable du langage interne, ce qui permet à différents domaines d'être des cibles potentielles.

Il est à noter que Vandult et son collègue David Bins ont trouvé un lien entre le discours et le gyrus supramarginal (SM) dans le lobe pariétal, qui est généralement associé à la capture d'objets. Cette découverte a été faite lors de l'observation d'un participant tétraplégique avec une grille de microélectrode implantée dans le milieu. Le tableau a enregistré l'activité des neurones individuels, qui a ensuite été traité par l'ordinateur.

Dans le contexte du match de football, Bians compare le cerveau au stade, les neurones avec le public et les électrodes - avec des microphones abaissés dans la foule pour capturer des événements importants. Le dispositif implanté entre les neurones suit les signaux électrochimiques, générés chaque fois que le neurone fonctionne, créant des modèles sonores uniques associés à certaines actions ou intentions.

Les chercheurs de Caltech ont réussi à enseigner leur interface de machine cérébrale pour distinguer les modèles cérébraux créés lorsque le participant a prononcé silencieusement six mots et deux pseudopolov. L'appareil a atteint une précision de plus de 90% dans les mots reconnaissants qu'après 15 minutes d'étude. Ce test réussi a été l'étape, dans le but ultime d'élargir le vocabulaire pour une communication plus significative.

Une autre approche innovante vise à développer une interface cérébrale-machine qui peut reconnaître des lettres individuelles plutôt que des mots entiers. Ce concept a été testé par Sean de Metzger, étudiant diplômé à l'Université de Californie à San Francisco et à l'Université de Californie à Berkel. Cette approche utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour décoder des phrases écrites silencieusement, atteignant dans la plupart des cas 92% de la précision.

Jun Wang, un spécialiste en technologie informatique et en langue à l'Université du Texas à Austin, avertit que, malgré les progrès récents dans le développement de dispositifs de récupération linguistique, cette industrie est toujours à l'étape initiale du développement. Il est favorable à l'amélioration du matériel et des logiciels pour rendre ces appareils moins encombrants, plus précis et plus rapides.

De plus, les chercheurs étudient la possibilité de développer des interfaces non invasives de la machine cérébrale et l'utilisation de méthodes de visualisation avancées pour convertir les champs magnétiques, générés par les courants cérébraux, en texte. La restauration de la parole chez les patients avec blocage de la parole est une tâche unique associée à la variabilité du codage du langage interne chez différentes personnes.

Selon Bons, pour résoudre ces problèmes et développer des interfaces opérant dans différents contextes, une approche multilatérale de différents groupes de recherche est nécessaire. Vous pourrez en savoir encore plus sur les technologies de neuropromèmes avancées dans la vidéo ci-dessous: Plus tôt, Focus a écrit sur la récupération de la moelle épinière après des dommages.