“Mindwriting” - 软件能够将关于手写和句子的思想改为

思维方式

斯坦福科学家的软件将“精神上的手写”转变为屏幕上的单词,句子。

称之为“思维方式”。

心理努力和最先进的技术的组合使一个人拥有固定的肢体,通过竞争的速度沟通,竞争竞争于其能够在智能手机上发短信的能干的同龄人。

斯坦福大学调查人员已经将人工智能软件联系起来,一个名为脑电脑界面的设备,植入一个人的大脑,具有全身瘫痪。该软件能够解码BCI的信息,以便在计算机屏幕上快速将该人的思想转换为文本。

该男子能够使用这一方法编写两倍以上,以便使用由斯坦福研究人员开发的先前的方法,他在2017年在杂志上报道了这些调查结果。

今天(5月12日)在线发表的新发现(5月12日)自然,could spur further advances benefiting hundreds of thousands of Americans, and millions globally, who’ve lost the use of their upper limbs or their ability to speak due to spinal-cord injuries, strokes or amyotrophic lateral sclerosis, also known as Lou Gehrig’s disease, said Jaimie Henderson, MD, professor of neurosurgery.

“这种方法允许一个人瘫痪,以与智能手机在智能手机上相同年龄的相同年龄相同的能够身体成年人的速度组成句子,”John和Jene Blume - Robert和Ruth Halperin教授说,亨德森说。“目标是恢复通过文本沟通的能力。”

该研究的参与者以每分钟约18个单词的速度产生了文本。相比之下,同一年龄的能够胸合的人可以在智能手机上打出大约23个单词。

参与者称为T5,实际上失去了颈部下方的所有运动,因为2007年脊髓损伤。九年后,亨德森放置了两个脑 - 计算机界面芯片,每一个婴儿阿司匹林的大小,左侧side of T5’s brain. Each chip has 100 electrodes that pick up signals from neurons firing in the part of the motor cortex — a region of the brain’s outermost surface — that governs hand movement.

这些神经信号通过电线向计算机发送,其中人工智能算法解码信号和猜测T5的预期手和手指运动。该算法是在斯坦福的神经假药翻译实验室设计的,由Henderson和Krishna Shenoy,Phd,电气工程教授和洪塞夫和Vivian W. M. Lim教授工程学教授。

自2005年以来一直在BCIS合作的Shenoy和Henderson是新研究的高级共同作者。牵头作者是弗兰克威特,博士学位,博士学位,实验室的研究科学家和霍华德休斯医学院。

“我们已经了解到大脑在机构失去执行这些动作的能力之后,大脑在一个完整的十年中规定了罚款的能力,”Willett说。“And we’ve learned that complicated intended motions involving changing speeds and curved trajectories, like handwriting, can be interpreted more easily and more rapidly by the artificial-intelligence algorithms we’re using than can simpler intended motions like moving a cursor in a straight path at a steady speed. Alphabetical letters are different from one another, so they’re easier to tell apart.”

在2017年研究中,三个肢体瘫痪的参与者,包括T5 - 所有带有BCI的BCIS放置在电机皮质中 - 被要求专注于使用手臂和手从一个钥匙到下一个电脑键盘显示屏上的光标移动光标然后专注于单击该键。

在该研究中,T5设置到目前为止的历史记录:复制显示句子每分钟约40个字符。另一项研究参与者能够在每分钟24.4个字符时选择extemporane,选择任何她想要的词语。

如果2017年学习的基础是类似的键入,则新自然研究模型类似于手写。尽管无法移动他的手臂或手,但T5集中了试图在想象中的合法垫上写下字母表上的单独字母。他重复了每一封信10次,允许软件“学习”识别与他努力编写特定信件相关的神经信号。

在许多随后的多小时课程中,T5呈现出句子,并指示为每一个“手写”做出精神努力。没有使用大写字母。句子的例子是“我中断,无法保持沉默,”在三十秒内,军队已经降落了。“随着时间的推移,算法改善了它们在典型的神经射击模式中区分的能力,这些功能是典型的不同字符。在大约半秒的延迟之后尝试在计算机屏幕上尝试写入的算法对任何字母T5的解释。

在进一步的会议中,T5被指示复制句子从未暴露过。他最终能够生成90个字符,或每分钟约18个字符。后来,要求向开放式问题提供答案,这需要一些暂停的思想,他生成73.8个字符(平均接近15个单词)每分钟,以2017年研究中的先前的自由组成记录增长了三倍。

T5的句子复制错误率在每18或19个尝试字符中大约一个错误。他的自由作用错误率大约是每11或12个字符中的一个。当研究人员使用了一个事后的自动更正功能 - 类似于将智能手机键盘中的函数类似 - 为了清理措施,这些错误率明显降低:复印的低于1%,对于自由式仅超过2%以上。

Shenoy表示,与其他BCIS相比,这些错误率相当较低,Shenoy也是霍华德休斯医学院调查员。

“虽然手写可以接近每分钟20个单词,但我们倾向于每分钟大约125个单词说话,这是另一种补充手写的令人兴奋的方向。如果合并,这些系统可以在一起为有效沟通的患者提供更多选择,“Shenoy说。

参考:20月12日,自然
DOI:10.1038 / s41586-021-03506-2

该研究中使用的BCI受法律限制为调查使用,尚未批准商业用途。

斯坦福大学的技术许可办公室已申请与Willett,Henderson和Shenoy的工作相关的知识产权专利。

Henderson和Shenoy是武兴神经科学研究所的斯坦福和斯坦福Bio-X的成员。

唐纳德阿维斯诺,神经假肢翻译实验室的软件工程师博士是该研究的共同作者。

该研究的结果是亨德森和谢霍合约与叫做Braingate2(NCT00912041)之间的多机构联盟和临床试验之间进行的最新章节。学习联合作者Leigh Hochberg,MD,博士,Massachusetts综合医院,棕色大学和Rhode Island的退伍军人事务卫生保健系统的神经科医生和神经科学家是Braingate2的赞助商研究员。

The study was funded by the Wu Tsai Neurosciences Institute, the Howard Hughes Medical Institute, the U.S. Department of Veterans Affairs, the National Institutes of Health (grants UH2NS095548, R01DC009899, R01DC017844, R01DC014034 and U01NS098968), Larry and Pamela Garlick, Samuel and Betsy Reeves, and the Simons Foundation.

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