В ходе исследования ученые работали с мужчиной в возрасте около 30 лет, перенесшим инсульт ствола головного мозга более 15 лет назад. В результате была нарушено связь между мозгом, голосовыми связками и конечностями. Он практически не мог двигаться и общался с помощью указки, прикрепленной к кепке, чтобы набирать буквы на экране.

В ходе исследования ученые работали с мужчиной в возрасте около 30 лет, перенесшим инсульт ствола головного мозга более 15 лет назад. В результате была нарушено связь между мозгом, голосовыми связками и конечностями. Он практически не мог двигаться и общался с помощью указки, прикрепленной к кепке, чтобы набирать буквы на экране.

Пациент помог ученым разработать словарь из 50 слов, которые можно было бы распознать по активности мозга с помощью компьютерных алгоритмов. Простых слов, таких как «вода», «семья», «добро» было достаточно, чтобы создать сотни предложений, применяемых в повседневной жизни.

Чтобы перевести выделенные сигналы в конкретные слова, исследователи воспользовались обучаемой нейронной сетью. Когда пациент пытался говорить, сеть училась различать сигналы мозговой активности, чтобы определить, какие именно слова он пытался произнести.

В результате команда обнаружила, что система способна декодировать слова со скоростью до 18 слов в минуту с точностью до 93%. Успеху способствовала языковая модель, которая применяла функцию «автокоррекции», аналогичную той, что используется для распознавания текстов и речи.