Neuroprothese setzt Hirnaktivität in Buchstaben um

Gehirn-Computer-Schnittstelle kann Menschen mit schwerer Lähmung Möglichkeiten eröffnen, Symptome einzuschließen, um wieder mit ihrer Umgebung zu kommunizieren. Computer wandeln bestimmte Gehirnaktivitätsmuster in Sprache um. Die meisten früheren Geräte verwendeten die gezeigte Animation. Forscher testen nun ein System, das diesen Umweg nicht benötigt: Es erkennt Ideen direkt aus dem Text. In Kombination mit diesem umfassenden integrierten Wörterbuch sollte die Bedienung einfacher und schneller werden.

Schwere Nervenschäden wie Schlaganfall oder progressive Amyloidose (ALS) können dazu führen, dass Menschen die Kontrolle über ihre Muskeln verlieren. Menschen, die mit einem Locked-in-Syndrom leben, sind in der Fülle ihrer geistigen Fähigkeiten, können aber nicht mehr verstehen, weil sie nicht sprechen oder sich bewegen können. Mit Hilfe von Brain-Computer-Interfaces versuchen Forscher, ihnen wieder eine Verbindung zur Außenwelt zu geben. Frühere Systeme hatten jedoch den Nachteil, dass die Bedienung meist nicht intuitiv war und jede Installation lange dauerte.

Offene natürliche Kommunikation

Ein Team um Sean Metzger von der University of California, San Francisco hat nun ein System entwickelt, das schneller und intuitiver zu bedienen sein soll als bisherige Modelle und eine geringere Fehlerquote aufweist. „Die eingebaute Computer-Gehirn-Schnittstelle für die Kommunikation stützt sich normalerweise auf die Dekodierung von Handbewegungen und Handschrift, um geschriebene Sätze zu geben“, erklären die Forscher. „Obwohl dieser Ansatz zu unglaublichen Ergebnissen geführt hat, kann die direkte Dekodierung von Speech-to-Speech-Tests natürlicher und schneller sein.“

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Um dies zu ermöglichen, trainierten Metzger und seine Kollegen ein System, das erkennt, an welche Buchstaben eine Person denkt. Testobjekt war ein 36-jähriger Mann, der durch einen Schlaganfall gelähmt war und nicht mehr sprechen konnte. Da er seinen Kopf noch bewegen kann, kommuniziert er im Alltag mit Hilfe eines so gesteuerten Sprachcomputers. Für Experimente mit der Gehirn-Computer-Schnittstelle fügten die Forscher mit seinem Einverständnis Elektroden in Bereiche seines Gehirns ein, die der Sprache entsprachen. In früheren Studien hatte er damit bereits ein System getestet, bei dem ein Computer bis zu 50 Wörter entschlüsseln konnte, wenn der Proband versuchte, es laut auszusprechen. Aufgrund seiner Lähmung ist dies jedoch sehr anstrengend und sein Wortschatz ist begrenzt.

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Imaginäre Buchstaben

Andererseits hat das neue System die Fähigkeit, imaginäre Buchstaben zu erkennen. Metzger und seine Kollegen brachten dem Probanden bei, NATO-Buchstabiercodes zu verwenden, zum Beispiel “Alpha” für A, “Charlie” für C und “November” für N. Sie zeichneten seine tatsächliche Gehirnaktivität auf, während er dachte. Codieren Sie diese Buchstaben und verwenden Sie sie Künstliche Intelligenz trainieren, selbst lernen. Für praktische Experimente präsentierten sie dem Testteilnehmer 75 verschiedene Sätze, die er einzeln schreiben musste. Sie stellten ihm auch einige Fragen, die er mit Hilfe eines Gehirncomputers beantworten sollte.

Die App wertet seine Gehirnsignale in Echtzeit aus und vergleicht sie sogar mit einem integrierten Wörterbuch mit 1152 Wörtern, um herauszufinden, welche Buchstaben und welche Wörter am wahrscheinlichsten sind. So erreicht das System eine geringe Fehlerquote von 6,13 Prozent. Verglichen mit dem Soundcomputer, den er im Alltag nutzt, kann der Tester etwa 17 Zeichen pro Minute eingeben, er ist mit diesem neuen Gerät schneller: Im Schnitt schafft er 29,4 Zeichen pro Minute. Um mit der Rechtschreibung zu beginnen, reicht es aus, wenn sich der Proband das Sprechen vorstellt. Mit einer imaginären Handbewegung kann er das Programm beenden.

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Erweitertes Wörterbuch

In weiteren Experimenten, in denen die Forscher die Fähigkeit des Programms testeten, Sprache ohne Themen zu erkennen, erweiterten sie das kombinierte Wörterbuch auf mehr als 9.000 Wörter. Die Zeichenfehlerquote stieg nur um 8,23 Prozent. „Diese Ergebnisse demonstrieren den Nutzen der künstlichen Sprachtherapie zur Generierung von Sätzen aus einem großen Vokabular durch einen auf Rechtschreibung basierenden Ansatz und ergänzen frühere Demonstrationen der direkten Wortdecodierung“, fassten die Autoren zusammen. In zukünftigen Studien wollen sie den Ansatz mit anderen Probanden validieren.

Quelle: Sean Metzger (University of California, San Francisco) et al., Nature Communications, doi: 10.1038 / s41467-022-33611-3

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