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Facebook está abandonando la escritura de cerebro como fachada de las gafas de realidad aumentada

Una iniciativa respaldada por Facebook destinada a permitir que las personas escriban pensando ha terminado con nuevos hallazgos publicados hoy.

Project Steno fue una colaboración de varios años entre Facebook y Chang Lab en la Universidad de California en San Francisco, con el objetivo de crear un sistema que traduzca la actividad cerebral en palabras. nuevo trabajo de investigación, Publicado en El diario Nueva Inglaterra de medicina, muestra la viabilidad de implementar la tecnología para personas con discapacidades del habla.

Pero junto con la investigación, Facebook ha dejado en claro que se está alejando de la idea de un dispositivo comercial de lectura del cerebro montado en la cabeza. En cambio, interfaces portátiles en la muñeca. La nueva investigación no tiene una aplicabilidad obvia a un producto técnico de mercado masivo, y En un comunicado de prensaFacebook dijo que estaba “reenfocando” sus prioridades lejos de las interfaces cerebro-computadora montadas en la cabeza.

“Para ser claros, Facebook no tiene interés en desarrollar productos que requieran electrodos implantados”, dijo Facebook en un comunicado de prensa. En otra parte del comunicado, señaló: “Si bien seguimos creyendo en el potencial a largo plazo de las tecnologías ópticas BCI montadas en la cabeza, hemos decidido centrar nuestros esfuerzos inmediatos en un enfoque de interfaz neuronal diferente que tenga una trayectoria de mercado a corto plazo. . “

La investigación en curso de Chang Lab incluye el uso de interfaces cerebro-computadora (BCI) implantadas para restaurar las habilidades del habla de las personas. El nuevo artículo se centra en un participante que perdió la capacidad de hablar después de sufrir un derrame cerebral hace más de 16 años. El laboratorio le proporcionó al hombre electrodos implantados que pueden detectar la actividad cerebral. Luego, el hombre pasó 22 horas (distribuidas en un año de sesiones) entrenando un sistema para reconocer ciertos patrones. En este ejercicio, intentará pronunciar palabras aisladas de un vocabulario de 50 palabras. En otro curso, intente producir oraciones completas usando estas palabras, que incluían verbos y pronombres básicos (como “soy” y “yo”), así como sustantivos útiles específicos (como “gafas” y “computadora”) y comandos ( como “sí” y “no”).

Esta capacitación ayudó a crear un modelo de lenguaje que podía responder cuando un hombre estaba pensando en decir ciertas palabras, incluso si en realidad no podía pronunciarlas. Los investigadores refinaron el modelo para predecir en cuál de las 50 palabras estaba pensando, incorporando un sistema probabilístico de patrones del idioma inglés similar al teclado predictivo de un teléfono inteligente. Los investigadores informaron que en los experimentos finales, el sistema podría decodificar una tasa promedio de 15,2 palabras por minuto, teniendo en cuenta los errores, o 12,5 palabras por minuto utilizando solo las palabras correctamente decodificadas.

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Chang Lab publicó una investigación anterior sobre el Proyecto Steno en 2019 y 2020, mostrándolo Matrices de electrodos y modelos predictivos Pueden crear sistemas de escritura de ideas relativamente rápidos y sofisticados. Muchas opciones de escritura anteriores implicaban empujar mentalmente el cursor alrededor de un teclado en pantalla con un implante cerebral, aunque algunos otros investigadores han experimentado con métodos Como imaginar la escritura a mano. Donde la investigación de laboratorio anterior ha involucrado la decodificación de la actividad cerebral en personas que hablan normalmente, este último trabajo de investigación muestra que funciona incluso cuando las personas no pueden (y no pueden) hablar en voz alta.

Los auriculares de Facebook Reality Labs, que no se utilizaron en el estudio.

Los auriculares de Facebook Reality Labs, que no se utilizaron en el estudio.

En un comunicado de prensa, el jefe de neurocirugía de UCSF, Eddie Chang, dijo que el siguiente paso es mejorar el sistema y probarlo con más personas. “En el lado del hardware, necesitamos construir sistemas con mayor resolución de datos para registrar más información del cerebro, más rápidamente. En el lado algorítmico, necesitamos sistemas que puedan traducir estas señales tan complejas del cerebro en palabras habladas, no en texto”. , sino palabras habladas orales y audibles. “. Una de las principales prioridades, dice Zhang, es ampliar el vocabulario de manera significativa.

La investigación actual es valiosa para las personas que no cuentan con las consolas existentes y otras interfaces, ya que incluso un vocabulario limitado puede ayudarles a comunicarse más fácilmente. Pero está muy lejos de El ambicioso objetivo marcado por Facebook en 2017Un sistema BCI no invasivo que permite a las personas escribir 100 palabras por minuto, en comparación con la velocidad máxima que pueden alcanzar con un teclado tradicional. La última investigación de UCSF incluye tecnología implantada y no se acerca a ese número, ni siquiera a velocidades. La mayoría de las personas pueden acceder a él. en el teclado del teléfono. Eso no es un buen augurio para las perspectivas comerciales de una tecnología como una diadema externa que mide visualmente los niveles de oxígeno en el cerebro, que se ejecuta en Facebook Reality Labs (la suite de hardware de realidad virtual y aumentada de la compañía). Revelado en forma de prototipo.

Desde entonces, Facebook ha adquirido el especialista en pulseras CTRL-Labs. en 2019, darle Opción de control alternativa Para realidad aumentada y realidad virtual. “Todavía estamos en las primeras etapas para liberar el potencial de la electromiografía certificada (EMG), pero creemos que será el principal punto de entrada para las gafas de realidad aumentada, y aplicar lo que hemos aprendido sobre BCI nos ayudará a llegar más rápido. ”Dice Sean Keeler, director de investigación de la realidad de Facebook. Labs. Facebook no abandonará por completo su sistema de interfaz cerebral montado en la cabeza, pero planea hacer que el software sea de código abierto y compartir prototipos de hardware con investigadores externos, mientras concluye su propia investigación.