SAN FRANCISCO / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Eine bahnbrechende Entwicklung in der Neurotechnologie ermöglicht es gelähmten Patienten, ihre eigene Stimme zurückzugewinnen. Forscher in Kalifornien haben ein KI-gestütztes System entwickelt, das in Echtzeit natürliche Sprache aus den Gehirnsignalen von Patienten dekodiert.
Die neuesten Fortschritte in der Neurotechnologie bieten gelähmten Patienten die Möglichkeit, ihre eigene Stimme wiederzuerlangen. Forscher in Kalifornien haben ein KI-gestütztes System entwickelt, das in Echtzeit natürliche Sprache aus den Gehirnsignalen von Patienten dekodiert. Diese Technologie, die von Teams der UC Berkeley und der UC San Francisco entwickelt wurde, kombiniert Gehirn-Computer-Schnittstellen mit fortschrittlicher Künstlicher Intelligenz, um neuronale Aktivität in hörbare Sprache umzuwandeln.
Im Vergleich zu früheren Versuchen, Sprache aus Gehirnsignalen zu erzeugen, stellt dieses neue System einen bedeutenden Fortschritt dar. Es nutzt hochdichte Elektrodenarrays, die neuronale Aktivität direkt von der Oberfläche des Gehirns aufzeichnen, sowie Mikroelektroden, die in die Oberfläche eindringen. Nicht-invasive Sensoren auf dem Gesicht messen die Muskelaktivität. Diese Geräte erfassen die neuronale Aktivität, die die KI dann in die Klänge der Stimme des Patienten umwandelt.
Ein wesentlicher Vorteil dieser Technologie ist die Echtzeit-Spracherzeugung. Das KI-Modell streamt verständliche Sprache nahezu in Echtzeit aus dem Gehirn, was die Herausforderung der Latenz in Sprachneuroprothesen löst. Laut Gopala Anumanchipalli, einem der Hauptforscher der Studie, bringt dieser Streaming-Ansatz die schnelle Sprachdekodierungskapazität von Geräten wie Alexa und Siri in die Neuroprothesen.
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die natürliche Sprachwiedergabe. Die Technologie zielt darauf ab, eine natürliche und ausdrucksstarke Kommunikation zu ermöglichen. Die KI wird mit der Stimme des Patienten vor seiner Verletzung trainiert, um Audio zu erzeugen, das wie er klingt. In Fällen, in denen Patienten keine Restvokalisation haben, verwenden die Forscher ein vortrainiertes Text-zu-Sprache-Modell und die Stimme des Patienten vor der Verletzung, um die fehlenden Details zu ergänzen.
Die Möglichkeit, Gehirnsignale innerhalb einer Sekunde nach dem Versuch des Patienten zu dekodieren und Sprache auszugeben, stellt eine erhebliche Verbesserung gegenüber der achtsekündigen Verzögerung in einer früheren Studie aus dem Jahr 2023 dar. Diese Technologie hat das Potenzial, die Lebensqualität von Menschen mit Lähmung und Erkrankungen wie ALS erheblich zu verbessern, indem sie ihnen ermöglicht, ihre Bedürfnisse zu kommunizieren, komplexe Gedanken auszudrücken und sich natürlicher mit ihren Lieben zu verbinden.
Die nächsten Schritte umfassen die Beschleunigung der KI-Verarbeitung, die Ausdruckskraft der Ausgabestimme zu erhöhen und Wege zu erforschen, um Ton-, Tonhöhen- und Lautstärkevariationen in die synthetisierte Sprache zu integrieren. Forscher zielen auch darauf ab, paralinguistische Merkmale aus der Gehirnaktivität zu dekodieren, um Änderungen in Ton, Tonhöhe und Lautstärke widerzuspiegeln.
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