mercoledì, Dicembre 4, 2024

des scientifiques traduisent les ondes cérébrales d’un homme paralysé en mots

Data :

Dans une nouvelle étude révolutionnaire, des scientifiques ont réussi à convertir l’activité cérébrale en texte écrit.

L’anarthrie, c’est-à-dire la perte de la capacité à parler, peut avoir des cause diverses, comme un accident vasculaire cérébral o une sclérose latérale amyotrophique. Les personnes atteintes d’anarthrie conservent souvent leurs capacités linguistiques, mais la paralysie peut les empêcher d’utiliser des aides technologiques pour communiquer. Le neuroscienze non utilizzano l’apprentissage automatique pour traduire en mots et en frasi l’activité électrique dans la partie du cerveau responsable de la parole. Pour la première fois, des scientifiques ont réussi à traduire en texte l’activité cérébrale d’une personne paralysée incapable de parler.

Le neuroscienze sull’impianto e la ricerca degli elettrodi della coda di una carta di credito nella corteccia sensoriale motoria della persona di 36 anni, qui è la parte del cervello che controlla l’articolazione della parola. Les scientifiques, dirigés par l’Université de California a San Francisco, ont ensuite utilisé des « algoritmi di apprendimento profondo (apprendimento profondo) per precedenti modelli informatici capaci di ricognizione e classier les mots à partir des’brale sché du partecipante Ils ont demandé à l’homme de penser à prononcer des mots qu’ils lui ont présentés sur un écran.

En plus des modèles d’apprentissage profond, ils ont utilisé un « modèle de langage naturel », c’est-à-dire un programma qui prédit le mot suivant dans unae frase en fonction des mots précédents.

Perte de la parole intelligibile

Il partecipante, âgé de 36 ans au début de l’étude, a subi un vasculaire accident cérébral dans le tronc cérébral lorsqu’il avait 20 ans, qui a entraîné une paralysie sévère et une perteig de la conlenue ible, ‘anarthrie. Parmi les autres cause d’anarthrie figure la sclérose latérale amyotrophique, une maladie neurologique rare qui affettie principalement les nerfs responsables des mouvements volontaires.

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L’homme de l’étude pouvait émettre des grognements et des gémissements mais était incapable d’articuler des mots, malgré des funzioni cognitive saines. Grâce à de légers mouvements de la tête, il peut contrôler un appareil de dactylographie sur ordinateur pour communiquer. Cependant, sa vitesse de frappe avec ce dispositif n’est que d’environ cinq mots corregge par minuto.

Après 48 sedute d’entraînement à la nouvelle technologie de « lecture des pensées » sur une période de 81 semaines, il a pu générer environ 15 mots al minute, avec un taux d’erreur de 26%.

Les scientifiques, qui ont publié leurs résultats dans il New England Journal of Medicine, affermando che le tecnologie di decodifica della parole sont généralement considérées comme utilisables si leur taux d’erreur est inférie est 30%. Cette étude représente une percée révolutionnaire dans le domaine des interfaces cerveau-ordinateur. Bien que l’intervention soit assez invasive, noncessitant une chirurgie du cerveau pour implanter une bande d’enregistrement à la surface du cerveau, et que la precisione della conversione “pensée-parole” quindi modeste, le paradigme est révolutionn.

Donne sull’attività cerebrale

Au cours de 48 sedute d’entraînement, i partecipanti a una tenté de produire des mots particuliers à partir d’un ensemble di 50 mots. À chaque essai, l’un de ces mots lui était présenté sur un écran. Lorsque le mot devenait vert après un délai de 2 seconds, il tentait de le pronocer. Sessioni au cours de ces, les chercheurs ont recueilli 22 heures de données sur l’activité cérébrale, qu’ils ont transmises à l’algorithme d’apprentissage profond. Lors deux dernières session supplémentaires, l’homme a tenté d’utiliser les mots précédemment entraînés pour générer des frasi che raccontano que “J’ai soif” et “J’ai besoin de mes lunettes”. Dans chaque essai, il partecipante s’est vu présenter la frase e un tenté de générer les mots aussi rapidement que possible en pensant à les dire.
L’algoritmo di apprendimento profond e il modello di lingua ont permis de decoder ses pensées sans erreur dans plus de la moitié des saggi de frasi.

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Fonti

Neuroprotesi per la decodifica del discorso in una persona paralizzata con anartria

https://www.sfchronicle.com/health/article/In-major-step-UCSF-scientists-translate-unspoken-16315132.php

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