Questo articolo sull’IA svela DeWave una rivoluzionaria traduzione EEG-testo con un nuovo frameowrk AI per BCI a vocabolario aperto.

In questo articolo sull'IA scopri DeWave, una rivoluzionaria traduzione EEG-testo con un nuovo framework AI per BCI a vocabolario aperto.

Ricercatori del GrapheneX-UTS Human-centric Artificial Intelligence Centre (Università di Tecnologia Sydney (UTS)) hanno sviluppato un notevole sistema in grado di decodificare pensieri silenziosi e convertirli in testo scritto. Questa tecnologia ha applicazioni potenziali nel migliorare la comunicazione per gli individui incapaci di parlare a causa di condizioni come ictus o paralisi e nel favorire un’interazione migliore tra esseri umani e macchine.

Presentato come un documento in evidenza alla conferenza NeurIPS a New Orleans, il team di ricerca ha introdotto un sistema portatile e non invasivo. Il team del GrapheneX-UTS HAI Centre ha collaborato con membri della Facoltà di Ingegneria e Informatica dell’UTS per creare un metodo che traduce i segnali cerebrali in contenuto testuale senza procedure invasive.

Durante lo studio, i partecipanti hanno letto silenziosamente brani di testo indossando una cuffia speciale dotata di elettrodi per registrare l’attività cerebrale elettrica tramite un elettroencefalogramma (EEG). I dati EEG acquisiti sono stati elaborati utilizzando un modello di intelligenza artificiale chiamato DeWave, sviluppato dai ricercatori e in grado di tradurre questi segnali cerebrali in parole e frasi comprensibili.

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I ricercatori hanno sottolineato l’importanza di questa innovazione nella conversione diretta di onde EEG non elaborate in linguaggio, evidenziando l’integrazione delle tecniche di codifica discrete nel processo di traduzione da cervello a testo. Questo approccio apre nuove possibilità nei settori della neuroscienza e dell’intelligenza artificiale.

A differenza delle tecnologie precedenti che richiedevano procedure invasive come gli impianti cerebrali o l’uso di macchine MRI, il sistema del team offre un’alternativa non invasiva e pratica. Inoltre, non si basa sul tracciamento oculare, rendendolo potenzialmente più adattabile per un uso quotidiano.

Lo studio ha coinvolto 29 partecipanti, garantendo un livello di robustezza e adattabilità superiore rispetto agli studi precedenti limitati a uno o due individui. Sebbene l’uso di una cuffia per raccogliere i segnali EEG introduca del rumore, lo studio ha riportato prestazioni eccellenti nella traduzione EEG, superando i precedenti benchmark.

Il team ha evidenziato l’efficienza del modello nell’abbinare verbi piuttosto che sostantivi. Tuttavia, quando si tratta di decifrare sostantivi, il sistema ha mostrato una tendenza a utilizzare coppie di sinonimi anziché traduzioni esatte. I ricercatori hanno spiegato che parole semanticamente simili potrebbero evocare modelli di onde cerebrali simili durante l’elaborazione delle parole.

Attualmente, l’accuratezza della traduzione, misurata dal punteggio BLEU-1, si attesta intorno al 40%. I ricercatori mirano a migliorare questo punteggio a livelli paragonabili ai programmi tradizionali di traduzione linguistica o di riconoscimento vocale, che di solito raggiungono livelli di accuratezza di circa il 90%.

Questa ricerca si basa sugli sviluppi precedenti nella tecnologia di interfaccia cervello-computer presso l’UTS, indicando un potenziale promettente per rivoluzionare le vie di comunicazione per gli individui precedentemente ostacolati da limitazioni fisiche.

Le conclusioni di questa ricerca offrono promesse nel facilitare la traduzione senza soluzione di continuità dei pensieri in parole, dando potere alle persone che affrontano barriere comunicative e favorire interazioni umano-macchina avanzate.