Сегодня 27 июня 2025
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Теги → бас

Интерфейс мозг-компьютер позволил человеку с БАС разговаривать через компьютер

Команда учёных из Калифорнийского университета сообщила о прорыве в области нейрокомпьютерных интерфейсов (BCI). Им удалось создать устройство, способное переводить сигналы мозга в текст с беспрецедентной точностью — уровень ошибок составил менее 3 %.

 Источник изображения: UC Davis Health / YouTube

Источник изображения: UC Davis Health / YouTube

В исследовании, которое опубликовано в научном журнале New England Journal of Medicine, принял участие 45-летний американец Кейси Харрелл (Casey Harrell), страдающий боковым амиотрофическим склерозом (БАС), также известным как болезнь Лу Герига (Lou Gehrig, ALS). Болезнь, начавшаяся пять лет назад, лишила Харрелла возможности полноценно общаться. Если средняя скорость речи у здоровых людей составляет около 160 слов в минуту, то Харрелл мог произносить в среднем 6 слов в минуту. Его речь была очень медленной из-за поражения, свойственной этой болезни, функции мотонейронов.

 Источник изображения: UC Davis Health / YouTube

Источник изображения: UC Davis Health / YouTube

Однако, благодаря новой технологии, Харрелл смог восстановить способность к общению. В ходе процедуры ему были имплантированы микроэлектродные матрицы размером 3,2 мм, представляющие из себя систему обработки сигналов, основанную на технологии NeuroPort компании BlackRock Neurotech. Система передаёт сигналы мозга на несколько компьютеров со специальным программным обеспечением Backend for Realtime Asynchronous Neural Decoding (BRAND), которое декодирует нейросигналы в реальном режиме времени, а затем отображает их в виде фраз и предложений на экране монитора.

 Источник изображения: UC Davis Health

Источник изображения: UC Davis Health

Уже во время первого сеанса, когда Харрелл пытался произнести предложения из словаря в 50 слов, точность декодирования составила 99,6 %. Во втором сеансе с тем же словарём все предложения были декодированы безошибочно. В дальнейшем словарь был расширен до более чем 125 000 слов, охватывая большую часть разговорного английского языка. После нескольких часов обучения точность декодирования достигла 90,2 %, а в течение следующих месяцев превысила 97,5 %.

 Источник изображения: UC Davis Health

Источник изображения: UC Davis Health

Исследование было представлено группой учёных под руководством нейробиолога из Калифорнийского университета в Дэвисе Сергея Стависского (Sergey Stavisky) и нейрохирурга Дэвида Брандмана (David Brandman). Хотя Харрелл стал первым, кто протестировал новый нейропротез и технологию интерфейса, полученные результаты вселяют большие надежды на восстановление коммуникативных способностей у людей с ограниченными возможностями.

«Когда мы впервые протестировали систему, он (Харрелл) заплакал от радости, когда слова, которые он пытался сказать, появились на экране очень быстро. Да мы и все были очень тронуты», — отметил Ставинский.


window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
«Жду больше, чем GTA VI»: новый геймплей аркадного боевика Terminator 2D: No Fate по мотивам «Терминатор 2: Судный день» очаровал игроков 34 мин.
Ущерб российскому бизнесу от DDoS-атак утроился в 2025 году, и это не предел 44 мин.
Digital Realty выбрала HPE Private Cloud для модернизации своего парка ЦОД по всему миру 2 ч.
Минспорт разработал новый стандарт физподготовки киберспортсменов — сколько нужно накликать за 30 секунд, чтобы получить квалификацию 2 ч.
Google доработала и перезапустила ИИ-функцию Ask Photos для поиска фото по содержимому 2 ч.
«Насмешка над конкуренцией»: Apple дала разработчикам выбор — 5 % комиссии или урезанные функции App Store 2 ч.
В очаровательном приключении The Plucky Squire появился хардкорный режим для тех, кому игра показалась слишком лёгкой 4 ч.
Страшно интересно: Capcom показала первый геймплей Resident Evil Requiem и раскрыла подробности амбициозного хоррора 5 ч.
Microsoft выведет антивирусное ПО за пределы ядра Windows, кардинально изменив безопасность ОС 8 ч.
Google Assistant скоро уступит место на Android-устройствах нейросети Gemini 8 ч.