Forscher der University of California, Berkeley, und der UC San Francisco haben einen bedeutenden Durchbruch in der Gehirn-Computer-Schnittstellen-Technologie (BCI) erzielt. Sie haben ein System entwickelt, das neuronale Signale von Sprachzentren im Gehirn in nahezu Echtzeit in synthetische Sprache übersetzen kann. Diese Innovation ist ein wichtiger Schritt zur Wiederherstellung der natürlichen Kommunikation für Menschen mit schwerer Lähmung.
Die neue BCI verwendet KI-basierte Modellierung, um Gehirnsignale mit minimaler Latenz in hörbare Sprache zu synthetisieren. In einer in Nature Neuroscience veröffentlichten Studie demonstrierten die Forscher, dass ihre Streaming-Methode ein nahezu synchrones Voice-Streaming ermöglicht, was zu einer flüssigeren und natürlich klingenden Sprachsynthese führt. Die Technologie funktioniert, indem neuronale Daten aus dem motorischen Kortex, dem für die Sprachproduktion verantwortlichen Bereich des Gehirns, abgetastet und dann mithilfe von KI die Gehirnfunktion in Sprache dekodiert wird.
Dieser Fortschritt begegnet der Herausforderung der Latenz in früheren Sprachneuroprothesen und reduziert die Zeitverzögerung zwischen dem Versuch einer Person zu sprechen und der Produktion hörbarer Sprache erheblich. Die verbesserte Geschwindigkeit und Genauigkeit der neuen BCI birgt ein enormes Potenzial zur Verbesserung der Lebensqualität von Menschen mit Lähmungen, die die Sprache beeinträchtigen, und bietet eine natürlichere und nahtlosere Kommunikationserfahrung.