Il est connu de beaucoup qu’Elon Musk est actuellement la face visible des projets en cours qui cherchent à développer implants cérébraux qu’ils parviennent, entre autres, à interagir avec les appareils par l’esprit. Logiquement, la firme de Musk, Neuralink, n’est pas la seule à tenter cela, comme cela a déjà été vérifié en Espagne. Aujourd’hui, des chercheurs de l’université de Stanford, selon MIT Technology Reviewont réussi à développer une interface vocale cerveau-ordinateur (BCI) absurdement rapide.
Si rapide qu’il peut traduire des pensées en texte à des vitesses incroyables, comme indiqué dans ce projet d’article qui a été partagé sur bioRXiv. Il décrit comment, grâce à cette interface, il a réussi à permettre à une personne qui ne pouvait plus parler à cause de la SLA (sclérose latérale amyotrophique) de communiquer à une vitesse de 62 mots par minute.
Parle plus tard de l’anartrie, une condition qui empêche une personne, pour diverses raisons, de parler de manière conventionnelle malgré la capacité de comprendre ce concept et d’être consciente de ce qu’elle veut communiquer. Cette recherche pourrait ouvrir la porte aux personnes atteintes de ces conditions pour effectuer une communication normale en utilisant uniquement ces interfaces.
Interfaces BCI
Les interfaces BCI parviennent à traduire l’activité cérébrale des personnes, généralement capturée par des électrodes, en commandes informatiques. Dans des études antérieures, il a été possible de vérifier comment, avec une formation appropriée, les pensées pouvaient être traduites en texte, sur un écran.
En ce qui concerne la formation, nous avons parlé de petits systèmes qui, par exemple, impliquaient d’utiliser des éléments externes comme un stylo pour écrire les lettres individuelles. Malheureusement, ces méthodes étaient limitées; une personne atteinte de paralysie des membres ne pouvait écrire qu’à un rythme de 18 mots par minute en utilisant un BCI basé sur l’écriture manuscrite.
Capture de la vidéo dans laquelle la personne traduit ses pensées en texte. Examen de la technologie Willett MIT
Ce que recherchent précisément ces BCI, c’est de faire « parler » ces personnes le plus vite possible, de traduire leur pensée pour atteindre une vitesse de traduction aussi proche que possible de la vitesse normale de la parole, estimée à environ à 160 mots par minute
un nouvel implant
Des chercheurs de l’Université de Stanford ont affirmé que la personne était incapable de parler à cause de la SLA. Son BCI basé sur la parole en développement a réussi à atteindre une vitesse 62 mots par minute établir un nouveau record. Et c’est qu’au lieu de demander au sujet de penser à bouger sa main ou d’ajuster un ton pour produire des mots, on lui a demandé essayer de parler
[Elon Musk probará su chip cerebral en humanos: « Podemos devolver la vista a los ciegos »]
Les électrodes implantées étaient dédiées à l’enregistrement de l’activité cérébrale de la patiente alors qu’elle essayait de dire des mots, des phrases ou des phonèmes qui s’affichaient sur un écran d’ordinateur. Un processus qui a duré au moins 4 mois, avec des séances de 2 à 4 heures divisé en deux visites par semaine. Le sujet était capable de dire des phrases qui n’étaient pas inclus dans les ensembles de données d’entraînement, à l’aide d’une bibliothèque de 50 mots.
La prochaine chose était d’obtenir les données recueillies lors de ces sessions et de les corréler avec les signaux et les mots. Ainsi, les chercheurs ont pu développer et implémenter dans leur BCI un système prédiction de mots, pour augmenter la précision de l’interface. Ainsi, si la patiente essayait de choisir un mot parmi plusieurs, elle choisirait le plus probable.
Un des mots traduits. Examen de la technologie Willett MIT
Les résultats étaient bons. Ils ont un taux d’erreur 9,1 %, un chiffre spectaculaire, puisque la génération précédente de ce même BCI avait un taux d’erreur d’au moins 25%, utilisant précisément cette même bibliothèque de mots et atteignant un taux de seulement 18 mots par minute.
Cela oui, il faut préciser que la librairie a son poids dans tout ça, puisqu’utiliser une librairie de 125 000 mots, le taux s’élevait à 23,8% d’erreur moyenne. En plus de tout cela, il est encore nécessaire de résoudre certains problèmes dans l’utilisation de ces électrodes à long terme, qui comprennent, par exemple, l’augmentation de la polyvalence des interfaces dans des bibliothèques de mots plus importantes.
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