Máy tính Hưng Danh

CHUYỂN SÓNG NÃO THÀNH TỪ NGỮ BẰNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

CHUYỂN SÓNG NÃO THÀNH TỪ NGỮ BẰNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

Những người bị liệt, không thể nói và sử dụng các thiết bị hỗ trợ khi cơ thể suy giảm. AI đã giải mã, chuyển đổi sóng não thành từ ngữ, câu hoàn chỉnh từ hoạt động của vỏ não. Cung cấp một phương pháp giao tiếp cho những bệnh nhân như vậy.

 

Đại học California, San Francisco đã có nghiên cứu mới. Phương thức cho một người đàn ông bị mất khả năng giao tiếp. Sau đó thử nghiệm cách chuyển sóng não thành từ ngữ do AI tạo ra. Nghiên cứu được công bố trên Tạp chí Y học New England, đánh dấu cột mốc quan trọng trong việc khôi phục khả năng giao tiếp cho những người mất khả năng nói. 

“Theo hiểu biết của chúng tôi, đây là minh chứng thành công đầu tiên về việc giải mã trực tiếp các từ ngữ đầy đủ từ hoạt động não của một người bị liệt và không thể nói được,” -Tác giả cấp cao và Chủ tịch phẫu thuật thần kinh Joan và Sanford Weill tại UCSF.

 “Nó cho thấy lời hứa mạnh mẽ trong việc khôi phục giao tiếp bằng cách khai thác vào cơ chế lời nói tự nhiên của não.” – Edward Chang cho biết trong một thông cáo báo chí.

CHUYỂN SÓNG NÃO THÀNH TỪ NGỮ BẰNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO LÀ CỘT MỐC QUAN TRỌNG?

Các thiết bị hỗ trợ như màn hình cảm ứng, bàn phím hoặc máy tính biểu đạt ngôn ngữ còn nhiều hạn chế. Tuy nhiên, hàng năm có hàng nghìn người mất khả năng nói do tê liệt hoặc tổn thương não. Điều đó khiến họ không thể sử dụng các công nghệ hỗ trợ. 

Người tham gia bị mất khả năng nói vào năm 2003. Anh ấy bị liệt do đột quỵ não sau một tai nạn xe hơi. Các nhà nghiên cứu đặt nghi vấn bộ não có hoạt động thần kinh liên quan đến lời nói hay không. Để theo dõi, một thiết bị chuẩn đoán thần kinh gồm các điện cực được đặt ở bên trái não. Thiết bị được đặt ở một số vùng được biết đến để xử lý ngôn ngữ và giọng nói. 

Trong khoảng bốn tháng, nhóm đã bắt đầu thực hiện 50 buổi đào tạo. Trong đó người tham gia được nhắc nói các từ ngữ riêng lẻ, đặt câu hoặc trả lời các câu hỏi trên màn hình. Khi họ phản hồi, thiết bị điện cực ghi lại hoạt động thần kinh. Sau đó nó truyền thông tin đến máy tính có phần mềm tùy chỉnh. 

“Các mô phỏng của chúng tôi cần thiết để học cách lập bản đồ giữa các mô phỏng hoạt động phức tạp của não và lời nói dự định. Điều đó đặt ra một thách thức lớn khi người tham gia không thể nói chuyện “

-David Moses, kỹ sư tại phòng thí nghiệm Chang. Là một trong những tác giả chính của nghiên cứu.

BẰNG PHƯƠNG PHÁP VÀ CÁCH THỨC NÀO ?

Để giải mã các phản ứng từ hoạt động não của anh ấy. Nhóm nghiên cứu đã tạo ra các mô phỏng phát hiện giọng nói và phân loại từ ngữ. Sử dụng cuDNN -accelerated TensorFlow framework và 32 GPU NVIDIA V100 tensor core. Các nhà nghiên cứu đào tạo, tinh chỉnh, và đánh giá các mô phỏng này.

“Việc sử dụng mạng nơ-ron là điều cần thiết để đạt được hiệu suất phân loại và phát hiện. Thành quả cuối cùng của chúng tôi là kết quả của rất nhiều thử nghiệm. Vì tập dữ liệu của chúng tôi không ngừng phát triển và lớn mạnh. Việc có thể điều chỉnh các mô phỏng chúng tôi đang sử dụng là rất quan trọng. GPU đã phân tích sự thay đổi, theo dõi và hiểu tập dữ liệu của chúng tôi. ” – Sean Metzger, đồng trưởng nhóm nghiên cứu cho biết

Việc chuyển sóng não thành từ ngữ với độ chính xác lên đến 93% và trung bình là 75%. Phương pháp này đã giải mã được từ ngữ của những người tham gia. Tốc độ lên đến 18 từ mỗi phút.  

 

“Chúng tôi muốn đạt đến 1.000 từ, và cuối cùng là tất cả các từ. Đây chỉ là điểm khởi đầu, ” – Mr.Chang nói. 

Họ đã phát triển Deep Learning để giải mã và chuyển đổi tín hiệu não. Những người tham gia nghiên cứu trước đây đã có thể biểu đạt suy nghĩ thông qua AI. 

Trả lời

Địa chỉ email của bạn sẽ không được công bố.