Группа нейроученых из Фрайбургского университета (Германия) во главе с Тонио Боллом продемонстрировала работу нейросети, которая декодирует сигналы человеческого мозга через электроэнцефалограмму, пишет Science Daily.
Нейросеть, разработанная учеными, реагировала на движения человека очень быстро, потому что предугадывала его поведение. Компьютер ожидал движения рук, ног и вращение предметов, когда те еще только были задуманы на уровне мыслей. Пока наибольший спрос на подобные системы наблюдается в медицине. Например, с помощью такого ИИ можно предсказывать эпилептические припадки. Или же использовать его для расширения коммуникационных каналов для пациентов с сильным параличом.
Программа улавливает электрические сигналы, циркулирующие между нервными клетками и определенными отделами мозга человека. Как правило, точность модели улучшается с большим количеством обработанных слоев информации с электроэнцефалограмм. Во время исследования ученые использовали 31 слой, это еще называется «глубокое обучение». До сих пор было сложно расшифровать схему нейросети, после того, как процесс обучения был завершен. Все процессы по созданию алгоритмов происходят в фоновом режиме и невидимы для разработчиков. Именно поэтому исследователи разработали ПО для создания карточек, благодаря которым они могли бы расшифровать принимаемые ИИ решения. Исследователи могут подавать новые данные в систему в любое время.
«В отличие от старого метода, теперь мы можем перейти непосредственно к необработанным сигналам, которые записывает ЭЭГ из головного мозга, — говорит Тонио Болл. — Наша система является более точной». Потенциал технологии еще не исчерпан — вместе со своей командой исследователь хочет продолжать ее развитие. «Наше видение будущего включает в себя алгоритмы самообучения, которые могут надежно и быстро распознавать намерения человека на основе сигналов его мозга, — говорит он. — Кроме того, такие алгоритмы могут помочь ставить более точные неврологические диагнозы».
