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[BCI] 스탠포드 과학자 팀은 음성을 분당 최대 62단어로 해독할 수 있는 새로운 BCI(뇌-컴퓨터 인터페이스)를 테스트하여 이전 기록을 3.4배 향상했다고 주장한다. 그것은 자연스러운 인간 대화의 속도로 실시간 음성 변환을 향한 엄청난 발걸음이 된다.

https://futurism.com/neoscope/scientists-new-brain-computer-interface-type-62-words-per-minute

JM Kim | 기사입력 2023/01/26 [00:00]

[BCI] 스탠포드 과학자 팀은 음성을 분당 최대 62단어로 해독할 수 있는 새로운 BCI(뇌-컴퓨터 인터페이스)를 테스트하여 이전 기록을 3.4배 향상했다고 주장한다. 그것은 자연스러운 인간 대화의 속도로 실시간 음성 변환을 향한 엄청난 발걸음이 된다.

https://futurism.com/neoscope/scientists-new-brain-computer-interface-type-62-words-per-minute

JM Kim | 입력 : 2023/01/26 [00:00]

 

일론 머스크와 함께 BCI 회사인 Neuralink를 설립했지만 이 연구에는 참여하지 않은 Max Hodak은 이 연구를 "이식된 BCI 유용성의 의미 있는 단계 변화"고 말했다.

 

아직 동료 리뷰를 거치지 않은 논문에 자세히 설명된 바와 같이, 스탠포드 과학자 팀은 머신러닝 알고리즘을 사용하여 피질의 비교적 작은 영역에서 뇌 활동을 일관된 음성으로 변환하기만 하면 된다는 사실을 발견했다.

 

목표는 ALS로 인해 더 이상 말을 할 수 없거나 목소리를 되돌려주는 것이었다. 키보드 기반 솔루션을 통해 마비 환자가 어느 정도 다시 의사 소통할 수 있었지만 뇌 기반 음성 인터페이스는 디코딩 속도를 크게 높일 수 있다.

 

"여기에서 우리는 분당 62단어의 속도로 큰 어휘에서 제한되지 않은 문장을 해독할 수 있는 음성 BCI를 시연했으며, BCI가 대체 기술(: )이 제공할 수 있는 통신 속도를 처음으로 훨씬 초과했다. 추적"이라고 연구원들은 썼다.

 

한 실험에서 팀은 입을 움직일 수 있지만 단어를 만드는 데 어려움이 있는 ALS 환자의 뇌의 두 작은 영역에서 신경 활동을 기록했다.

 

연구원들은 텍스트를 예측할 수 있는 순환 신경망 디코더를 사용하여 이러한 신호를 놀랍도록 빠른 속도로 단어로 변환했다.

 

논문에 따르면 그들은 이러한 구강 안면 움직임과 관련 신경 활동을 분석하는 것이 "마비와 피질 표면의 좁은 적용 범위에도 불구하고 음성 BCI를 지원하기에 충분히 강할 것"이라는 사실을 발견했다.

 

하지만 시스템이 완벽하지는 않았다. 연구원의 순환 신경망(RNN) 디코더의 오류율은 여전히 약 20%였다.

 

"우리의 시연은 피질 내 기록에서 시도된 말하기 움직임을 해독하는 것이 유망한 접근 방식이라는 개념 증명이지만 아직 완전하고 임상적으로 실행 가능한 시스템은 아니다."고 연구원들은 논문에서 인정했다.

 

시스템의 오류율을 개선하기 위해 과학자들은 알고리즘을 최적화하면서 뇌의 더 많은 영역을 조사할 것을 제안한다.

 

 
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