Научници су развили мождани имплант који особама са парализом омогућава да посредством дигиталног аватара истовремено изговарају речи и користе гестове. Нова технологија могла би да учини комуникацију природнијом за људе који су задржали когнитивне способности, али су услед болести или повреде изгубили могућност говора и покрета, пише Фајненшел тајмс.
Систем функционише тако што бележи мождане сигнале корисника, а затим их уз помоћ машинског учења претвара у команде које покрећу персонализовани виртуелни лик. Дигитални аватар може истовремено да изговара речи и изводи покрете главе, лица и руку које је корисник покушао да направи.
Истраживачи са Универзитета Калифорније у Сан Франциску наводе да је ово први систем који посредством једног можданог импланта истовремено декодира говор и повезане телесне покрете. Ранији интерфејси углавном су били усмерени само на једну функцију – говор, покрете лица, управљање курсором или покретање удова.
ПОВЕЗАНЕ ВЕСТИ
Студија, објављена у научном часопису Nature Neuroscience, представља део ширих настојања да се развију такозвани интерфејси мозак–рачунар. Њихов циљ је да мождану активност претворе у разумљив говор, покрет или другу команду коју може да изврши спољашњи уређај.
Говор није потпун без покрета и израза лица
Природна комуникација не састоји се само од речи. Климање главом, слегање раменима, махање, подизање палца или промена израза лица могу да појачају значење изговореног, пренесу емоцију или у појединим ситуацијама потпуно замене говор.
– Покушавамо да превазиђемо интерфејсе мозак–рачунар који обнављају само једну функцију и да развијемо јединствени мождани интерфејс способан да врати више начина комуникације и кретања – рекла је Саманта Брослер, водећа ауторка истраживања.
Она је објаснила да гестови речима додају значење, нагласак, емоцију и контекст. Потврдан покрет главом, одмахивање, махање или слегање раменима често могу да пренесу поруку и без изговорене реченице.
ФОТО: Компас/ИлустрацијаИстраживачи су најпре испитивали да ли мождани имплант може одвојено да препозна покушаје говора, покрете лица и покрете горњег дела тела код троје учесника са тешком парализом. Потом су код двоје учесника тестирали истовремено декодирање говора и гестова и управљање персонализованим дигиталним аватаром у реалном времену.
Систем је препознавао ограничен број унапред одређених гестова – десет код једног и четири код другог учесника. Међу њима су били климање главом, слегање раменима и покрет руком са стиснутом песницом.
Машинско учење преводи намеру у покрет
Имплант високе густине постављен је на површину дела мозга задуженог за говор и покрете. Када би учесници покушали да изговоре реченицу или направе одређени покрет, систем је бележио обрасце њихове мождане активности.
Алгоритми машинског учења били су обучени да препознају разлике између тих образаца и да их претварају у команде. Тако је дигитални аватар могао да говори и гестикулира у складу са намером корисника, иако сама особа није могла физички да произведе говор или покрет.
ФОТО: Ws Studio1985/ShutterstockИстраживање је показало и да се подручја мозга задужена за говор и гестове делимично преклапају. Ричард Рош, стручњак за динамику мозга и предавач на Краљевском колеџу у Лондону, оценио је да налази доводе у питање једноставну представу о мозгу као скупу строго одвојених и високо специјализованих области.
Према његовим речима, поједини делови мозга могу да учествују у обављању више међусобно повезаних функција. Управо то преклапање омогућило је да један имплант истовремено препозна различите начине комуникације.
Технологија још далеко од широке примене
Овакве комуникационе неуропротезе једног дана би могле да помогну милионима људи који су изгубили говор услед можданог удара, амиотрофичне латералне склерозе и других неуролошких обољења. Истраживачи се надају да би технологија у будућности могла да помогне и особама које имају тешкоће са говором услед церебралне парализе или аутизма.
Ипак, систем је за сада само доказ да је овакав приступ могућ. Уградња уређаја захтева сложену операцију мозга, а технологија није подједнако успешно препознавала све покрете. Слабији резултати забележени су приликом декодирања покрета на страни тела супротној од места на којем је имплант постављен.
ФОТО: Atthapon Raksthaput/ShutterstockЈош један проблем јесте то што систем мора посебно да се прилагоди сваком кориснику. Модел обучен на можданим сигналима једне особе не може се једноставно применити на другу, јер се обрасци мождане активности разликују.
Истраживачи сада желе да прошире речник који систем може да препозна и омогуће декодирање већег броја непрекидних покрета целог тела. За развој општијих модела, који би могли да функционишу код већег броја пацијената, биће потребна значајна улагања и додатна клиничка испитивања.
За ову област већ су заинтересоване компаније Neuralink и Precision Neuroscience, док компанија Echo Neurotechnologies развија нову генерацију можданих импланата. Иако је широка клиничка примена још далеко, ново истраживање показује да би будући интерфејси мозак–рачунар могли да врате не само изгубљене речи већ и покрете, емоције и контекст који људски разговор чине природним.
