Tether Evo, инициатива по исследованию искусственного интеллекта (ИИ) и нейронаук от Tether, опубликовала три новых научных статьи, прошедших рецензирование, по теме интерфейсов «мозг-компьютер» (BCI). Основная цель этого достижения — создать универсальный ИИ-интерфейс «мозг-компьютер», который точно декодирует речь, зрение и музыку у разных людей. Две из статей были разработаны Tether Evo в сотрудничестве с Римским университетом Тор Вергата (UniTOV).
В целом, исследования на основе трех статей показывают, что унифицированная модель может научиться оценивать мозговую активность у разных людей, не начиная с каждого индивида. Tether Evo активно решает проблему огромного числа людей, предоставляя им коллективное решение в области речи, зрения и музыки. Tether поделилась этой новостью через свой официальный аккаунт в социальной сети X.
Tether Evo продвигает будущее нейроинтерфейсов на базе ИИ
Разработка Tether Evo позволит преодолеть одно из крупнейших препятствий в исследованиях интерфейсов «мозг-компьютер» (BCI), учитывая, что каждый мозг генерирует слегка отличающиеся сигналы. Tether Evo — это передовое технологическое подразделение Tether, занимающееся пересечением биологии и машинного интеллекта. Tether Evo создает системы с первичной локализацией и высокой производительностью, предназначенные для усиления индивидуальности и обеспечения личной автономии в растущем централизованном мире.
Три исследования, прошедшие рецензирование, охватывают три разных аспекта работы мозга в рамках единой модели. Для этой цели в журнале Journal of Neural Engineering было проведено декодирование нейронных данных человека с межсубъектным подходом для интерфейсов мозг-компьютер на основе речи. Эта модель предоставляет поддержку людям, потерявшим чувства, такие как зрение, слух и речь, вследствие травм или несчастных случаев. Это демонстрирует, как единую модель можно обучать одновременно на данных различных людей.
Представляем ИИ-модель, которая восстанавливает изображения и декодирует музыку
Исследователи из Tether и UniTOV объединились, чтобы записать сигналы мозга макак, смотревших тысячи изображений, и восстановили то, что животные видели, непосредственно на основе активности. Точность этой модели составляет 70% при использовании 200 миллисекунд нейронных данных. Эта модель создает правдоподобную реконструкцию, передающую форму, цвет и содержание.
В том же духе, с помощью музыки исследователи записали сканирования мозга (фМРТ) пяти человек, пока они слушали 540 песен из 10 жанров. Tether считает, что ничто не является более приватным, чем ваша собственная информация. Tether обеспечивает конфиденциальность пользователей, сохраняя их данные в безопасности с помощью встроенной ИИ-платформы на устройстве. Для этого действия не требовалось никакого разрешения на любом устройстве.