La Inteligencia Artificial ayuda a los investigadores a crear voz a partir de señales cerebrales

La Inteligencia Artificial ayuda a los investigadores a crear el habla a partir de señales del cerebro

La Inteligencia Artificial ayuda a los investigadores a crear voz a partir de señales cerebrales

Recientemente, el equipo de investigación de tres universidades publicó estudios sobre el uso de la inteligencia artificial (IA), en particular las redes neuronales para crear el habla a partir de señales cerebrales. Los estudios mostraron resultados convincentes llevados a cabo por la producción de sonidos identificables hasta el 80 por ciento de las veces. El proceso de investigación incluyó los siguientes pasos en el nivel inicial:

– A los participantes se les midieron primero las señales cerebrales mientras leían en voz alta o escuchaban algunas palabras específicas.

– Luego los datos fueron transferidos a la red neural para aprender la interpretación de las señales cerebrales después de lo cual el sonido fue estructurado para que los oyentes lo reconocieran.

– El resultado mostró el futuro esperanzador de la Interfaz Cerebro-Computadora (ICB) en cuya órbita la comunicación basada en el pensamiento está haciendo un cambio del dominio de la ficción a la realidad actual.

El concepto detrás de la decodificación de audio del cerebro humano

La idea de vincular el cerebro humano a la tecnología no es nueva. En los últimos años, se han generado varios avances que incluyen la posibilidad de que las personas paralizadas puedan operar tabletas usando sus ondas cerebrales.

Además, el CEO de SpaceX, Elon Musk, se inclinó significativamente hacia el tema con Neuralink, que es su compañía BCI. La compañía aspira a amalgamar la sensibilidad humana con la virtud de la tecnología.

La tecnología BCI sin duda se extenderá y generará nuevos caminos para nutrir la comunicación Cerebro-Máquina.

Observaciones y revelaciones notables de los estudios
Primer estudio

– El primer estudio fue realizado por investigadores de la Universidad de Columbia y de la Escuela de Medicina Hofstra Northwell, ambas con sede en Nueva York.

– Durante la investigación, las señales cerebrales de las cortezas auditivas de cinco participantes (que sufrían de epilepsia) fueron grabadas mientras escuchaban historias y números que se leían.

– El equipo entrega los datos de la señal a la red neuronal para su análisis, que posteriormente estructuró los archivos de audio.

– Los archivos de audio fueron reconocidos con precisión por los oyentes participantes el 75 por ciento de las veces.

Segundo Estudio

– El segundo estudio fue realizado por la Universidad de Bremen (Alemania), la Universidad de Maastricht (Países Bajos), la Universidad Northwestern (Illinois) y la Universidad del Commonwealth de Virginia (Virginia) colectivamente.

– Las señales cerebrales se recogieron de las áreas motoras y de planificación del habla de seis pacientes mientras se realizaban cirugías de tumores.

– Cada paciente lee palabras específicas en voz alta apuntando a los datos recogidos.

– Después de que los datos del cerebro y los datos de audio fueron dados a su red neural para su interpretación, al programa se le dieron señales del cerebro no incluidas en el set de entrenamiento para recrear el audio, el resultado produciendo palabras que eran reconocibles el 40 por ciento de las veces.

Tercer estudio

– El tercer estudio fue realizado por la Universidad de California, San Francisco.

– Se pidió a los tres participantes con epilepsia que leyeran el texto en voz alta mientras se capturaba la actividad cerebral de las áreas del habla y motora de sus cerebros.

– El discurso generado a raíz de la interpretación de las lecturas de la señal por parte de su red neural se presentó a un grupo de 166 personas a las que se les pidió que identificaran las frases de una prueba de opción múltiple.

– De las cuales, algunas frases fueron identificadas con una precisión del 80 por ciento.

Futuro ligeramente oscurecido con desafíos por delante

– Aunque los resultados anteriores nos obligan a ver sólo los aspectos positivos del aspecto, hay pocos obstáculos en el progreso hacia la conexión de los cerebros humanos con las computadoras.

– Las redes neuronales necesitan ser entrenadas en cada persona individual porque la traducción hecha de los patrones de señales neuronales en el cerebro varía de persona a persona.

– Como el algoritmo está excesivamente basado en datos, los mejores resultados necesitan los mejores datos posibles, lo que en otras palabras significa que se deben obtener señales neuronales más precisas. Esto sólo puede suceder colocando electrodos en el propio cerebro.

– La recopilación de datos a gran escala para la investigación está restringida ya que actualmente depende de la participación voluntaria y la aprobación del análisis.

– A diferencia de los participantes voluntarios de la investigación anterior, los pacientes que no pueden hablar pueden contribuir al nivel de dificultad en el análisis de las señales del habla del cerebro.

– Es probable que el asunto se complique más cuando se trate de medir la diferencia entre las señales del cerebro durante el habla real vs. el pensamiento sobre el habla.a

Leave a Comment!