Naukowcy z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Berkeley i UC San Francisco dokonali znaczącego przełomu w technologii interfejsu mózg-komputer (BCI). Opracowali system, który może tłumaczyć sygnały nerwowe z ośrodków mowy w mózgu na syntetyczną mowę w czasie zbliżonym do rzeczywistego. Ta innowacja stanowi kluczowy krok w kierunku przywrócenia naturalnej komunikacji osobom z ciężkim paraliżem.
Nowy BCI wykorzystuje modelowanie oparte na sztucznej inteligencji do syntezy sygnałów mózgowych w słyszalną mowę z minimalnym opóźnieniem. W badaniu opublikowanym w Nature Neuroscience naukowcy wykazali, że ich metoda strumieniowania umożliwia niemal synchroniczne przesyłanie strumieniowe głosu, co skutkuje bardziej płynną i naturalnie brzmiącą syntezą mowy. Technologia działa poprzez próbkowanie danych nerwowych z kory ruchowej, obszaru mózgu odpowiedzialnego za produkcję mowy, a następnie wykorzystuje sztuczną inteligencję do dekodowania funkcji mózgu na mowę.
To osiągnięcie rozwiązuje problem opóźnień w poprzednich neuroprotezach mowy, znacznie skracając czas między próbą mówienia a wytworzeniem słyszalnej mowy. Poprawiona szybkość i dokładność nowego BCI mają ogromny potencjał w zakresie poprawy jakości życia osób żyjących z paraliżem wpływającym na mowę, oferując bardziej naturalne i płynne doświadczenie komunikacyjne.