O rețea neuronală artificială poate interpreta semnalele cerebrale ale unei persoane care își imaginează că scrie cu un pix și le poate transforma în text. Dispozitivul convertește cuvintele cu o viteză de 90 de caractere pe minut, fiind de două ori mai rapid decât recordul anterior pentru tastarea cu un sistem de urmărire a creierului sau a ochilor.
Aceste dispozitive permit oamenilor să deplaseze cursorul mouse-ului și să tasteze încet mesaje, dar Jaimie Henderson din cadrul Universității Stanford din California susține faptul că acestea sunt limitate. „Dacă folosești un dispozitiv de urmărire a ochilor, conectat la un computer, deplasarea ochilor este limitată. Nu poți să te uiți în sus, să te uiți în jur sau să faci altceva. Având acel canal de intrare suplimentar ar putea fi cu adevărat important”, a declarat Henderson.
Pentru a rezolva această problemă, Henderson și colegii săi au implantat două mici matrici de senzori sub suprafața creierului unui bărbat în vârstă de 65 de ani, care avea o leziune a măduvei spinării, fiind paralizat de la gât în zona inferioară a corpului, încă din anul 2007. Fiecare matrice de senzori a fost capabilă să detecteze semnale de la aproximativ 100 de neuroni – o fracțiune din cele 100 de miliarde de neuroni estimați din creierul uman.
Pe măsură ce bărbatul își imagina cum scria litere și cuvinte pe o hârtie, semnalele creierului erau transmise către o rețea neuronală artificială. Krishna Shenoy, membru al echipei de cercetare, susține faptul că senzorii nu vizează neuroni individuali, deoarece multe mii sau milioane dintre aceștia pot fi implicați în mișcarea mâinilor, dar având cele două matrici care monitorizează aproximativ 200 de neuroni, există suficiente date pentru rețeaua neuronală artificială pentru a construi un model corect al semnalelor cerebrale.
Adesea, o rețea neuronală este instruită cu ajutorul a mii de exemple de date, care în acest caz ar fi o înregistrare a unui semnal cerebral în timp ce o persoană scrie o anumită literă. Acest lucru funcționează bine atunci când există deja seturi mari de date sau sunt furnizate de sisteme automate, dar în acest caz generarea unei arhive atât de mari nu ar fi fost practic, deoarece omul ar fi trebuit să se gândească la scrierea a mii de litere. În schimb, echipa de cercetători a colectat exemple de semnale din creierul subiectului, în timp ce acesta scria anumite litere, și a generat copii suplimentare cu un zgomot aleatoriu, adăugat pentru a construi un set de date sintetice.
Modelul creat nu este valabil pentru alte persoane, deoarece rețeaua neuronală este instruită doar pe baza datelor primite de la un individ, cu senzorii plasați într-o locație irepetabilă.
Folosind acest sistem, bărbatul a reușit să tasteze 90 de caractere pe minut, apropiindu-se de media persoanelor de vârsta lui care folosesc un smartphone (115 caractere pe minut). Rezultatul a avut o precizie de 94,1%, care a crescut la mai mult de 99% atunci când a fost utilizat un instrument de corecție automată.
Interfețele anterioare creier-computer au reușit să interpreteze seturi de date mari ale semnalelor cerebrale, cum ar fi cele pentru mișcările brațelor, dar până acum nu au reușit să le preia pe cele pentru mișcări fine, cum ar fi scrierea de mână.
Echipa de cercetători speră să se bazeze pe rezultatele obținute pentru a crea un decodor de vorbire, care ar putea fi utilizat de o persoană care nu mai poate vorbi, dar care încă are funcționale căile neuronale responsabile pentru acest lucru.