Ученые из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе представили революционную разработку в области нейроинтерфейсов — систему AI-BCI, где искусственный интеллект выполняет роль второго пилота, кардинально улучшая взаимодействие человека и машины. Эта носимная технология является полностью неинвазивной, что исключает риски, связанные с хирургическими имплантатами, и открывает новые горизонты для помощи людям с серьезными двигательными нарушениями.
Новаторство подхода заключается в симбиозе двух технологий. Специальные алгоритмы в реальном времени декодируют сигналы электроэнцефалографии (ЭЭГ), считываемые с головного убора, а платформа искусственного интеллекта на основе компьютерного зрения анализирует обстановку и интерпретирует намерения пользователя, а не просто его мышечные импульсы или движения глаз. Это позволяет системе понимать конечную цель человека и помогать ему в ее достижении, делая движения роботизированной руки или компьютерного курсора более плавными и точными.
Эффективность системы была доказана в ходе экспериментов с четырьмя участниками, одним из которых был человек с параличом нижних конечностей. Им было предложено выполнить два задания: управление курсором на экране и перемещение блоков с помощью роботизированной руки. Во всех случаях помощь искусственного интеллекта позволила выполнить задачи значительно быстрее. Особенно показателен результат парализованного участника, который с помощью ИИ-пилота успешно справился с перемещением блоков примерно за 6,5 минут, тогда как без него выполнить задание не смог.
По словам руководителя исследования Джонатана Као, эта работа — важный шаг к созданию доступных и безопасных систем, которые обеспечат коллективную автономию и вернут независимость людям с параличом или боковым амиотрофическим склерозом. Следующей целью команды является разработка более совершенных алгоритмов, способных обеспечить более высокую скорость, точность и даже тактильную обратную связь при взаимодействии с объектами.
Ранее американские ученые доказали, что искусственный интеллект способен выявлять рак гортани на ранних стадиях, анализируя изменения в голосе пациента.
