
Đây là bước đệm cho sự phát triển của giao diện máy tính – não hiệu quả trong tương lai.
Các nhà nghiên cứu từ hai nơi là tổ chức Neurobotics của Nga và Viện Vật lý và Công nghệ Moscow (MIPT) vừa công bố một phương pháp mới để đọc sóng não và cho ra kết quả đáng ngạc nhiên: khi mắt người tiếp tục thử nghiệm. Khi nhận được một hình ảnh, tín hiệu sẽ được truyền đến não, các nhà khoa học sử dụng mạng lưới thần kinh để đọc tín hiệu đó và dịch ngay lập tức (theo thời gian thực) để xem hình ảnh đó trông như thế nào. Nhóm nghiên cứu đã đăng báo cáo trên bioRixv và đính kèm một đoạn video cho thấy hệ thống đọc của não đang hoạt động.
Để phát triển một thiết bị đọc sóng não, chúng ta cần hiểu cách bộ não mã hóa thông tin. Một trong những phương pháp nghiên cứu là theo dõi hoạt động của não khi mắt nhận được thông tin thị giác, ví dụ khi một người đang xem video.
Hiện nay, các giải pháp để dịch dữ liệu từ tín hiệu não bao gồm chụp cộng hưởng từ (MRI) hoặc phân tích tín hiệu thu được từ các thiết bị gắn vào đầu / não. Cả hai cách tiếp cận này đều bị hạn chế trong cả nghiên cứu và ứng dụng thực tế.
Giao diện não-máy tính của MIPT và Neurobotics dựa trên mạng lưới thần kinh nhân tạo và điện não đồ (EEG) để ghi lại sóng não thông qua các điện cực đặt trực tiếp trên da đầu của đối tượng. Bằng cách phân tích hoạt động của não, hệ thống tái tạo hình ảnh mà người được đo bằng điện não đồ đang nhìn thấy.
Theo Valdimir Konyshev, người đứng đầu Phòng thí nghiệm Neurobotics tại MIPT, thiết bị này phục vụ hai mục đích:
– Tập trung phát triển giao diện não – máy tính giúp người tàn tật có thể điều khiển bộ xương ngoài – exoskeleton, lấy lại một số khả năng vận động đã mất.
– Mục tiêu cao nhất của họ là tăng khả năng điều khiển não bộ cho con người trong tương lai.
Thuật toán của các nhà khoa học Nga phân tích các tín hiệu não bộ để “dịch” thành hình ảnh.
Trong phần đầu tiên của thử nghiệm, các nhà khoa học thần kinh yêu cầu những người tham gia – những người khỏe mạnh về thể chất và tinh thần – xem một video dài 20 phút, là sự kết hợp của các đoạn video ngắn 10 giây gồm nhiều video. YouTube khác. Họ đã chọn năm loại video: hình dạng trừu tượng, thác nước, mặt người, cơ khí và đua xe thể thao – cụ thể hơn là trượt nước góc nhìn thứ nhất, Xe trượt tuyết, đua xe mô tô và ô tô.
Bằng cách phân tích dữ liệu điện não đồ, nhóm nghiên cứu đã cô lập các sóng não tương ứng với từng loại video mà những người tham gia thử nghiệm đã xem. Sau đó, họ phân tích phản ứng của não bộ theo thời gian thực.
Trong giai đoạn thứ hai của thử nghiệm, các nhà nghiên cứu đã chọn ngẫu nhiên ba trong số năm thể loại video nói trên. Đó là khi mạng lưới thần kinh nhân tạo đi vào, chúng sẽ phân tích điện não đồ và những nhiễu loạn từ tín hiệu não để tạo ra hình ảnh. Nhóm đã đào tạo để hai hệ thống tự động hoạt động song song, có thể chuyển đổi tín hiệu điện não đồ thành hình ảnh thời gian thực – hình ảnh mà những người tham gia thử nghiệm đang xem.
Quá trình thuật toán dịch hình ảnh từ tín hiệu não.
Để kiểm tra khả năng tạo hình ảnh từ chính hoạt động của não bộ, những người tham gia thử nghiệm sẽ được xem các video cùng thể loại với các ví dụ trước, nhưng có nội dung khác. Trong khi họ quan sát, thiết bị đo sẽ ghi lại tín hiệu EEG và đưa cho mạng nơ-ron để xử lý.
Kết quả thử nghiệm đủ thuyết phục, máy đã vượt qua bài kiểm tra: 90% hình ảnh nó tạo ra đủ rõ ràng để phân loại.
“Điện não đồ là một tập hợp các tín hiệu não được đo từ da đầu. Các nhà nghiên cứu vẫn cho rằng nghiên cứu hoạt động của não qua điện não đồ tương tự như nghiên cứu hoạt động của động cơ hơi nước bằng cách phân tích khói do động cơ thải ra.“Đồng tác giả nghiên cứu, nhà nghiên cứu tại MIPT và lập trình viên cho Neurobotics, Grigory Rashkov cho biết.”Nhưng chúng tôi không ngờ rằng [tín hiệu] đủ thông tin để tái tạo hình ảnh đang được người tham gia thử nghiệm xem trực tiếp. Hóa ra nó có thể được thực hiện“.
“Hơn nữa, chúng ta có thể sử dụng kết quả nghiên cứu này để làm tiền đề cho việc phát triển giao diện não – máy tính trong tương lai. Với công nghệ hiện tại, giao diện thần kinh mà Elon Musk công bố đang gặp khó khăn do quá trình phẫu thuật phức tạp cũng như sự xuống cấp của bản thân thiết bị do quá trình oxy hóa. Chúng tôi hy vọng rằng thiết kế mới sẽ tạo ra một giao diện thần kinh mà không cần phẫu thuật não sâu“.
Vừa rồi, bạn vừa mới đọc xong bài viết về
Sử dụng mạng neural nhân tạo, viện nghiên cứu Nga đọc được tín hiệu não bộ, dịch nó thành hình ảnh trong thời gian thực
tại Tips Tech.
Hy vọng rằng những kiến thức trong bài viết
Sử dụng mạng neural nhân tạo, viện nghiên cứu Nga đọc được tín hiệu não bộ, dịch nó thành hình ảnh trong thời gian thực
sẽ làm cho bạn để tâm hơn tới vấn đề
Sử dụng mạng neural nhân tạo, viện nghiên cứu Nga đọc được tín hiệu não bộ, dịch nó thành hình ảnh trong thời gian thực
hiện nay.
Hãy cũng với Tip Techs khám phá thêm nhiều bài viết về
Sử dụng mạng neural nhân tạo, viện nghiên cứu Nga đọc được tín hiệu não bộ, dịch nó thành hình ảnh trong thời gian thực
nhé.
Bài viết
Sử dụng mạng neural nhân tạo, viện nghiên cứu Nga đọc được tín hiệu não bộ, dịch nó thành hình ảnh trong thời gian thực
đăng bởi vào ngày 2022-07-31 02:57:53. Cảm ơn bạn đã bỏ thời gian đọc bài tại Tips Tech
Nguồn: genk.vn