Tether Evo, sáng kiến nghiên cứu về Trí tuệ nhân tạo (AI) và thần kinh học của Tether, đã công bố ba bài báo nghiên cứu mới được bình duyệt về Giao diện não-máy tính (BCIs). Mục tiêu cốt lõi của sự tiến bộ này là tạo ra một giao diện não-máy tính AI phổ quát có khả năng giải mã chính xác lời nói, thị giác và âm nhạc giữa các cá nhân khác nhau. Hai trong số các bài báo được thiết kế bởi Tether Evo hợp tác cùng Đại học Rome Tor Vergata (UniTOV).
Cơ bản, nghiên cứu dựa trên ba bài báo cho thấy một mô hình thống nhất có thể học cách đánh giá hoạt động não bộ ở nhiều người mà không cần bắt đầu từ từng cá nhân. Tether Evo đang tích cực giải quyết vấn đề về số lượng lớn người dùng bằng cách cung cấp cho họ một giải pháp tập thể về ngôn ngữ, thị giác và âm nhạc. Tether đã chia sẻ tin này qua tài khoản X chính thức của họ.
Tether Evo Đẩy Mạnh Tương Lai Của Các Giao Diện Thần Kinh Được Hỗ Trợ bởi AI
Bước phát triển của Tether Evo sẽ giải quyết một trong những rào cản lớn nhất trong nghiên cứu giao diện não-máy tính (BCI), vì mỗi bộ não tạo ra các tín hiệu hơi khác nhau. Tether Evo là bộ phận công nghệ tiên phong của Tether, cam kết tại giao điểm giữa sinh học và trí tuệ máy móc. Tether Evo xây dựng các hệ thống hiệu suất cao, ưu tiên cục bộ, được thiết kế để củng cố cá nhân và bảo vệ sự tự chủ cá nhân trong một thế giới ngày càng tập trung hóa.
Ba nghiên cứu đã qua bình duyệt đề cập đến ba góc tiếp cận khác nhau của não bộ dưới một mô hình duy nhất. Để thực hiện mục đích này, việc giải mã dữ liệu thần kinh con người giữa các chủ thể cho các giao diện não-máy tính nói đã được công bố trên Tạp chí Kỹ thuật Thần kinh. Mô hình này cung cấp hỗ trợ cho những người đã mất các giác quan, như thị giác, thính giác và khả năng nói, do chấn thương hoặc tai nạn. Điều này cho thấy cách một mô hình duy nhất có thể được huấn luyện đồng thời trên nhiều người khác nhau.
Tiết lộ mô hình AI tái tạo hình ảnh và giải mã âm nhạc
Các nhà điều tra từ Tether và UniTOV đã hợp nhất để ghi lại tín hiệu não từ những con khỉ nhìn hàng ngàn hình ảnh và tái tạo trực tiếp những gì chúng đang thấy từ hoạt động thần kinh. Độ chính xác của mô hình này là 70% với 200 miligiây dữ liệu thần kinh. Mô hình này tạo ra bản tái tạo hợp lý, ghi lại hình dạng, màu sắc và nội dung của chúng.
Tương tự, thông qua âm nhạc, các nhà nghiên cứu đã ghi lại hình ảnh quét não (fMRI) từ năm người khi họ nghe 540 bài hát thuộc 10 thể loại. Tether tin rằng không có gì riêng tư hơn thông tin của chính bạn. Tether đảm bảo quyền riêng tư của người dùng bằng cách bảo vệ thông tin của họ một cách an toàn và bảo mật nhờ vào bộ công cụ AI trên thiết bị. Hành động này không yêu cầu sự cho phép trên bất kỳ thiết bị nào.