Чип для преобразования мыслей в текст, который миниатюрнее чипа от компании «Neurolink», может работать с точностью в 91%
Соревнование разработчиков интерфейса мозг — машина продолжается. До сих пор средства массовой информации, обсуждая тему нейрочипов, пишут, как правило, про компанию «Neurolink» Илона Маска. Между тем в Швейцарии появился новый маленький и тонкий чип, по сравнению с которым масковский выглядит довольно громоздко. Кроме того, миниатюрный швейцарец замечательно работает.
Этот чип, созданный в Федеральной политехнической школе Лозанны (Ecole Polytechnique Federale de Lausanne, EPFL), представляет собой рывок вперёд в конкурентном пространстве разработки интерфейсов мозг — машина (ИММ), то есть устройств, которые способны считывать активность головного мозга и преобразовывать её в такие практически важные вещи, как текст на экране дисплея.
Почему рывок? — Да потому что данный конкретный девайс, называемый миниатюрным интерфейсом мозг — машина (МИММ), чрезвычайно крохотный: он состоит из двух тонких чипов общей площадью всего 8 мм2. Девайс компании Илона Маска «Neurolink» гораздо больше: примерно 8 х 23 мм (0,3 х 0,9 дюйма).
Кроме того, чипсет EPFL потребляет очень мало энергии, является, как сообщают, малоинвазивным и состоит из полностью интегрированной системы, обрабатывающей информацию в режиме реального времени. А вот девайс от компании «Neuralink» требует вводить в головной мозг 64 электрода и осуществляет обработку данных с помощью приложения, которое размещается на устройстве за пределами мозга.
«Наш МИММ позволяет с высокой точностью и низким энергопотреблением преобразовывать сложную нейронную активность в читаемый текст, — говорит Махса Шоаран (Mahsa Shoaran), руководитель лаборатории интегрированных нейротехнологий EPFL. — Этот интерфейс приближает нас к созданию практичных имплантатов, которые могут значительно улучшить коммуникационные способности людей с серьёзными нарушениями двигательной активности».
Новый ИММ, как и другие, в основном отслеживает электрическую активность головного мозга и, опираясь на предыдущие исследования, преобразует эту активность в информацию, получаемую на выходе. В данном случае МИММ способен считывать сигналы мозга, возникающие в процессе мысленного написания той или иной буквы, и выводить эти сигналы на экран в виде текста.
В отличие от устройства компании «Neuralink» , уже имплантированного человеку в этом году, новый МИММ ещё предстоит протестировать на пациенте. Тем не менее, в него были загружены нейронные записи в режиме реального времени, собранные в ходе предыдущих тестов на взаимодействие с головным мозгом, и он достиг 91% точности преобразования нейронной активности в реальный текст.
Нейронная стенография
Новый чип стал прорывным отчасти благодаря новому способу считывания языковых сигналов, посылаемых мозгом. Работая над этим чипом, исследователи из EPFL обнаружили ряд очень специфических нейронных маркеров, которые срабатывают, когда пациент мысленно пишет букву за буквой. Учёные назвали эти маркеры различительными (distinctive) нейрокодами (DNC).
DNC превратились в своеобразные стенографические знаки, за каждым из которых стоит какая-то буква. В результате чипсет МИММ может обрабатывать одни эти маркеры. Каждый из них «весит» всего лишь около ста байт вместо обычных тысяч байт нейронной информации, связанной с формированием образа каждой буквы. Работа с одними маркерами позволяет новым нейрочипам иметь дело с меньшими, чем прежде, объёмами данных и, соответственно, использовать меньше энергии. Кроме того, по мнению исследователей, обучение оснащённых такими чипами людей потребует меньше времени.
В настоящее время МИММ способен декодировать 31 различный символ, а это, как отмечают исследователи, — рекорд для аналогичных интегрированных систем. Учёные надеются создать систему, декодирующую до 100 различных символов.
Как и в случае с другими ИММ, чип EPFL рассматривается как способ предоставить возможность коммуникации тем, у кого её нет, например, людям, страдающим БАС и другими серьёзными нарушениями двигательной активности. В настоящее время исследователи изучают вопросы применения данной системы за рамками работы с текстами.
«Мы сотрудничаем с другими исследовательскими группами, чтобы протестировать нашу систему в различных контекстах, таких как расшифровка речи и управление движениями, — говорит Шоаран. — Наша цель — разработать многофункциональный ИММ, адаптация которого к различным неврологическим расстройствам позволит расширять возможности пациентов».
Разработка данного МИММ была описана в статье, опубликованной в последнем номере «IEEE Journal of Solid-State Circuits».
Автор оригинальной публикации: Майкл Франко (Michael Franco).