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脑机接口技术借AI实现脑活动转文字_新浪财经_新浪网
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简介来源:科技日报科技日报北京8月4日电 记者张佳欣)美国Meta人工智能团队、法国巴黎文理研究大学和阿道夫·罗斯柴尔德基金会医院的研究人员开发出一种结合人工智能AI)技术的非侵入式“大脑活动到文本”转换 ...

来源:科技日报科技日报北京8月4日电 (记者张佳欣)美国Meta人工智能团队、脑机法国巴黎文理探究大学和阿方式夫·罗斯柴尔德基金会医院的接口技术借A经新探究人员开发出一种结合人工智能(AI)技术的非侵入式“大脑活动到文本”转换方式。这一脑机接口技术借助深度学习算法,现脑能够根据脑电图或脑磁图信号解码人们在键盘输入流程中产生的活动脑活动,并将其转换为对应文字。转文字新相关探究发表于新一期《自然·神经科学》杂志。浪财浪网一些身体损伤和神经系统疾病会导致患者暂时或永久失去运动能力,脑机无法通过语言、接口技术借A经新键盘或电子设备与外界交流。现脑脑机接口技术被认为有望协助这类人群恢复沟通能力。活动然而,转文字新目前性能较好的浪财浪网脑机接口系统大多依赖植入式传感器,需通过手术将电极置于大脑表面或内部,脑机存在一定风险。接口技术借A经新此次探究中,现脑团队提出了一种无需手术的方式,通过解码大脑活动来识别人们生成的句子,并在一组健康志愿者中验明正身了其有效性。借助训练数据,团队开发了一种名为“Brain2Qwerty”的深度学习模型。该模型能学习脑活动信号与键盘输入字符之间的对应关系,并尝试仅根据大脑信号预测参与者正在输入的文字。实验结荚显示,相比脑电图,脑磁图信号能够协助模型实现更准确的文字预测。利用脑磁图数据时,Brain2Qwerty模型平均字符错误率为29%;而基于脑电图数据时,字符错误率为65%。对于部分谝最佳的参与者,该模型的字符错误率可进一步减小至18%,同时能准确识别未出目前训练时期的句子。这项探究展示了结合AI技术的新一代非侵入式脑机接口的潜力。这类系统无需通过手术植入电极,有望进一步减小脑机接口的采取门槛。未来,探究团队还可后续改进深度学习算法,使其能够以更低错误率将脑活动转换为文字。海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP
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