Từ sóng não đến các tin nhắn văn bản trong thời gian thực17/11/2022 22:03:45

Đối với những người bị khuyết tật nặng mất khả năng nói, họ rất muốn nói ra bằng lời nhưng họ lại không thể làm được điều đó. Nhưng trong thời đại kỹ thuật số của chúng ta, giờ đây có một cách hữu hiệu để vượt qua những hạn chế sâu sắc về thể chất này. Máy tính đang được lập trình để giải mã sóng não khi một người cố gắng nói và sau đó dịch chúng ra bằng lời và tương tác lên màn hình máy tính trong thời gian thực.

Tiến bộ mới nhất, được thể hiện trong video ở trên, chứng minh rằng các máy tính được đào tạo với sự trợ giúp của các phương pháp trí tuệ nhân tạo (AI) hiện tại hoàn toàn có thể khôi phục vốn từ vựng hơn 1.000 từ cho những người có trí tuệ nhưng không có khả năng thể chất để nói. Điều đó bao gồm hơn 85 phần trăm của hầu hết các giao tiếp hàng ngày bằng tiếng Anh. Với những tinh chỉnh hơn nữa, các nhà nghiên cứu cho biết một vốn từ vựng 9.000 từ là hoàn toàn có thể đạt được.

Phát hiện được công bố trên tạp chí Nature Communications đến từ một nhóm do Edward Chang, Đại học California, San Francisco đứng đầu. Trước đó, Chang và các đồng nghiệp đã xác định rằng hệ thống hỗ trợ AI này có thể giải mã trực tiếp 50 từ đầy đủ trong thời gian thực từ não bộ. sóng đơn độc ở một người bị liệt đang cố gắng nói. Nghiên cứu được gọi là BRAVO, viết tắt của Restoration Of Arm and Voice giao diện máy tính não.

Trong nghiên cứu mới nhất của BRAVO, nhóm nghiên cứu muốn tìm ra cách cô đọng ngôn ngữ tiếng Anh thành các đơn vị nhỏ gọn để dễ dàng giải mã hơn và mở rộng vốn từ vựng gồm 50 từ đó.

Nghiên cứu thực hiện ở một người đàn ông 36 tuổi bị liệt tứ chi và giọng nói nghiêm trọng. Nhóm đã thiết kế một hệ thống đánh vần câu cho cá nhân này, cho phép anh ta đánh vần các tin nhắn bằng cách sử dụng các từ mã tương ứng với từng chữ cái trong số 26 chữ cái trong đầu. Khi anh ấy làm như vậy, một dãy điện cực mật độ cao được cấy vào vỏ não cảm biến vận động, một phần của vỏ não, đã ghi lại sóng não của anh ấy. Một hệ thống phức tạp bao gồm xử lý tín hiệu, phát hiện giọng nói, phân loại từ và mô hình hóa ngôn ngữ sau đó dịch những suy nghĩ đó thành các từ mạch lạc và các câu hoàn chỉnh trên màn hình máy tính của tin nhắn văn bản.

NGUỒN TK: From Brain Waves to Real-Time Text Messaging – NIH Director's Blog

NGƯỜI VIẾT:  NGUYỄN DIỆU HẰNG