კომპანია მეტამ წარადგინა Brain2Qwerty v2 – არაინვაზიური სისტემა, რომელიც ხელოვნური ინტელექტის დახმარებით ტვინის აქტივობას ტექსტად გარდაქმნის ისე, რომ ქირურგიული ჩარევა საერთოდ არ სჭირდება. კომპანიის თქმით, ეს არის ყველაზე მაღალწარმადობიანი ბოლომდე ინტეგრირებული სისტემა, რომელსაც ტვინის არაინვაზიური ჩანაწერებიდან წინადადებების რეალურ დროში გაშიფვრა შეუძლია.
v2 პროდუქტი ეფუძნება პირველ ვერსიას, რომელიც გასულ წელს წარადგინეს და რომლის სამეცნიერო ნაშრომიც Nature Neuroscience-ში გამოქვეყნდა. მთავარი წინსვლა ის არის, რომ ახალი ვერსია უახლოვდება იმ დონეს, რომელიც აქამდე მხოლოდ ტვინის ოპერაციის საჭიროების მქონე მეთოდებს ჰქონდათ.
სარჩევი
რა არის Brain2Qwerty v2 და რას ისახავს მიზნად
კვლევის მთავარი მიზანი იმ მილიონობით ადამიანის დახმარებაა, რომლებსაც ტვინის დაზიანება ხელს უშლის კომუნიკაციაში. სწორედ მათთვის შეიძლება გახდეს ასეთი ტექნოლოგია ტექსტისა და კომუნიკაციის ალტერნატიული გზა.
ინვაზიური მეთოდები, როგორიცაა სტერეოტაქსიული ელექტროენცეფალოგრაფია და ელექტროკორტიკოგრაფია, უკვე ამტკიცებს, რომ ტვინში ჩანერგილ მოწყობილობას შეუძლია კომუნიკაციის აღდგენა. პრობლემა ისაა, რომ ასეთი პროცედურები რთული მასშტაბირებადია. მეტას არაინვაზიური მიდგომა სწორედ ამ ხარვეზის შევსებას ცდილობს.
როგორ მუშაობს Brain2Qwerty v2
სისტემა გაწვრთნილია დაახლოებით 22 000 წინადადებაზე, რომელიც ცხრა მოხალისე მონაწილისგან შეგროვდა. თითოეული მათგანი 10 საათის განმავლობაში ატარებდა მაგნიტოენცეფალოგრაფიის (MEG) მოწყობილობას და აქტიურად ბეჭდავდა ტექსტს.
ხელით აწყობილი ალგორითმების ნაცვლად, რომლებიც ნერვულ მოვლენებს ცალ-ცალკე ამოიცნობენ, Brain2Qwerty v2 იყენებს ბოლომდე ინტეგრირებულ ღრმა სწავლებას და ტექსტს პირდაპირ დაუმუშავებელი ტვინის სიგნალებიდან შიფრავს.
დიდი ენობრივი მოდელების ნერვულ მონაცემებზე დახვეწა საშუალებას აძლევს სისტემას, გამოიყენოს სემანტიკური კონტექსტი და ხმაურიანი ნერვული ჩანაწერები თანმიმდევრულ, გასაგებ ენად აქციოს. პროცესის ოპტიმიზაციისთვის გუნდმა ხელოვნური ინტელექტის აგენტებიც გამოიყენა, თუმცა საბოლოო კონფიგურაცია ინჟინრებმა ხელით შეარჩიეს.
რა შედეგი აჩვენა
Brain2Qwerty-მ სიტყვების დონეზე 61%-იანი სიზუსტე აჩვენა. შესადარებლად, სხვა არაინვაზიური მეთოდების მაჩვენებელი მხოლოდ 8%-ია, რაც მნიშვნელოვან წინსვლაზე მიუთითებს.
საუკეთესო მონაწილესთან სიზუსტემ 78%-ს მიაღწია, ხოლო წინადადებების ნახევარზე მეტი ერთი ან ნაკლები შეცდომით გაიშიფრა.
კიდევ ერთი მნიშვნელოვანი დაკვირვება: სიზუსტე მონაცემების მოცულობასთან ერთად ლოგარითმულ-წრფივად უმჯობესდება. ეს ნიშნავს, რომ ქირურგიულ მეთოდებთან დარჩენილი სხვაობა შესაძლოა მხოლოდ მონაცემების მასშტაბის გაზრდით შემცირდეს.
ღია კოდი და მონაცემები
ნეირომეცნიერების დაჩქარების მიზნით, კომპანია Meta Brain2Qwerty v1-ისა და v2-ის სრულ სასწავლო კოდს ხსნის. პარტნიორი ორგანიზაცია, კოგნიციის, ტვინისა და ენის ბასკური ცენტრი (BCBL), თავის მხრივ, პირველი ვერსიის მონაცემთა ბაზას აქვეყნებს.
ეს კვლევა კომპანია Meta-ს უფრო ფართო ძალისხმევის ნაწილია, რომელიც ტვინის ღია ფუნდამენტური მოდელების შექმნას ისახავს მიზნად. იმავე მიმართულებას ემსახურება Tribe v2, NeuralSet და NeuralBench.
დასკვნა
Brain2Qwerty v2 ჯერ კიდევ კვლევითი ეტაპია და არა მზა პროდუქტი, თუმცა მისი შედეგები აჩვენებს, რომ ტვინის სიგნალების ტექსტად გაშიფვრა ქირურგიული ჩარევის გარეშეც შესაძლებელია. სიზუსტეში ინვაზიურ მეთოდებთან სხვაობა კვლავ რჩება, მაგრამ მონაცემების მოცულობასთან ერთად სტაბილური გაუმჯობესება და კოდის ღია გამოქვეყნება ფრთხილი ოპტიმიზმის საფუძველს იძლევა. საბოლოოდ კი ამ ტექნოლოგიის ნამდვილ ღირებულებას ის განსაზღვრავს, რამდენად დაეხმარება იგი იმ ადამიანებს, რომლებსაც კომუნიკაცია გაუჭირდათ.
სხვა თემები
Claude – Anthropic-ის AI ასისტენტი
OpenAI-მ AI უსაფრთხოების რისკების შეფასების გუნდი დაშალა
AI-სიახლეები: როგორ ვითარდება ინდუსტრია