Forscher verbanden Anns Gehirnimplantat mit einem Sprachsynthesecomputer – Foto: Noah Berger/Berkeley Enginering
Eine Gruppe von Wissenschaftlern in Kalifornien (USA) hat gerade einen Durchbruch auf dem Gebiet der neuronalen Kommunikation bekannt gegeben: Ein Gehirnimplantat kann Gedanken entschlüsseln und nahezu augenblicklich in Sprache umwandeln.
Dieser Erfolg ist besonders für Patienten von Bedeutung, die aufgrund eines Traumas oder Schlaganfalls gelähmt sind oder die Fähigkeit zum Sprechen verloren haben.
Bahnbrechende Forschung
Einer in der Fachzeitschrift Nature Neuroscience veröffentlichten Studie zufolge testeten Wissenschaftler das Gerät erfolgreich an Ann, einer 47-jährigen Patientin, die nach einem Schlaganfall querschnittsgelähmt war und seit 18 Jahren nicht mehr sprechen konnte.
Dank neuer Technologie kann Ann mithilfe eines Computersystems, das Gehirnsignale verarbeitet, wieder „sprechen“.
In früheren Studien wurden Brain-Computer-Interface-Systeme (BCI) entwickelt, bei denen jedoch zwischen Gedanken und gesprochenen Worten eine Verzögerung von etwa acht Sekunden besteht, was zu Gesprächsstörungen führt.
Die neue Technologie des Teams hat die Verarbeitungsgeschwindigkeit jedoch deutlich verbessert, sodass Anns Sprache in nur 80 Millisekunden verarbeitet werden kann – das entspricht einer halben Silbe.
„Wir konnten ihre Gehirnsignale in Echtzeit in eine personalisierte Stimme umwandeln, und zwar innerhalb von nur einer Sekunde, nachdem sie sprechen wollte“, sagte der Hauptautor Gopala Anumanchipalli, der an der University of California arbeitet.
Für die Entwicklung des Systems verwendete das Team eine Reihe von Elektroden, die in Anns Gehirnregion implantiert wurden, die für die Sprachsteuerung zuständig ist. Während sie an einen Satz dachte, nahmen die Elektroden neuronale Signale auf und leiteten sie an ein KI-Modell weiter.
Anschließend dekodiert die KI diese Signale und wandelt sie in Toneinheiten um. Dabei bildet sie vollständige Sätze mit einer Stimme, die aus Aufnahmen von Ann rekonstruiert wurde, bevor sie die Fähigkeit zu sprechen verlor.
„Das System wartet nicht, bis der gesamte Satz fertig ist, sondern übersetzt kontinuierlich kleine Teile der Sprache, ähnlich wie Echtzeit-Spracherkennungssysteme funktionieren“, erklärt Anumanchipalli.
Großes Potenzial für Menschen, die nicht sprechen können
Die Forschungsergebnisse haben in der wissenschaftlichen Gemeinschaft große Begeisterung ausgelöst. Professor Patrick Degenaar, Neurowissenschaftler an der Universität Newcastle (Großbritannien), kommentierte dies als „einen wichtigen Fortschritt auf dem Gebiet der neuronalen Kommunikation, der großes Potenzial für Patienten mit Sprachverlust eröffnet“.
Bemerkenswert ist, dass bei dieser Technologie ein Elektrodensystem zum Einsatz kommt, das nicht zu tief in das Gehirn eindringt, wodurch die Risiken im Vergleich zu anderen Implantationsmethoden verringert werden.
Das Implantieren dieser Elektroden ist heute ein gängiges Verfahren zur Behandlung von Epilepsie, sodass die Technologie in Zukunft möglicherweise allgemein verfügbar sein wird.
Ann teilte auch ihre Freude darüber mit, nach fast zwei Jahrzehnten des Schweigens „wieder ihre eigene Stimme zu hören“.
„Ich war begeistert von der Möglichkeit, mich wieder mit Menschen unterhalten zu können, ohne eine Tastatur oder Schreibmaschine zu benötigen“, sagte sie.
Obwohl die Ergebnisse vielversprechend sind, befindet sich diese Technologie noch im experimentellen Stadium und muss weiter verbessert werden, bevor sie allgemein eingesetzt werden kann.
Derzeit kann das System nur etwa 1.024 Wörter erkennen – eine begrenzte Anzahl im Vergleich zur natürlichen Sprache.
Mit den richtigen finanziellen Investitionen, prognostiziert Herr Anumanchipalli, könnte diese Technologie innerhalb der nächsten fünf bis zehn Jahre in die Praxis umgesetzt werden und Millionen von Menschen auf der ganzen Welt helfen, ihre Stimme und Kommunikationsfähigkeit wiederzuerlangen.
Quelle: https://tuoitre.vn/thiet-bi-bien-suy-nghi-thanh-giong-noi-gan-nhu-tuc-thi-20250403125359325.htm
Kommentar (0)