Міжнародна група дослідників розробила технологію, яка дозволяє перетворювати думки на текст без інвазивного втручання в мозок. Результати дослідження опубліковані в журналі Nature Neuroscience.
Існуючі інтерфейси «мозок-комп’ютер» (BCI) зазвичай потребують імплантації мікродатчиків у тканини або на поверхню головного мозку, що пов’язано з ризиками нейрохірургічного втручання. Натомість нова технологія поєднує глибоке навчання з неінвазивними методами — електроенцефалографією (ЕЕГ) та магнітоенцефалографією (МЕГ).
Під час експерименту 35 здорових добровольців запам’ятовували та друкували короткі речення на клавіатурі. ЕЕГ реєструвала електричні імпульси через датчики на шкірі голови, а МЕГ фіксувала надслабкі магнітні поля нейронів за допомогою спеціального шолома з надчутливими сенсорами.
На основі цих даних створили алгоритм глибокого навчання Brain2Qwerty, який навчився розпізнавати символи, які людина планує набрати, без фізичного руху. За результатами дослідження, точність розпізнавання символів за даними МЕГ була значно вищою, ніж за ЕЕГ: середня похибка становила 29% проти 65%, а у найкращих учасників — 18%. Система успішно декодувала навіть речення, які не входили до початкового навчального набору.
Як повідомляють автори дослідження, ця технологія зменшує розрив між безпечними неінвазивними методами та точністю нейропротезів із хірургічною імплантацією. Надалі Brain2Qwerty планують вдосконалювати для керування не лише текстом, а й протезами та іншими цифровими пристроями.