I ricercatori dell'Università della California, Berkeley, e dell'UC San Francisco hanno ottenuto un significativo passo avanti nella tecnologia dell'interfaccia cervello-computer (BCI). Hanno sviluppato un sistema in grado di tradurre i segnali neurali dai centri del linguaggio nel cervello in linguaggio sintetico quasi in tempo reale. Questa innovazione segna un passo fondamentale verso il ripristino della comunicazione naturale per le persone con paralisi grave.
La nuova BCI utilizza la modellazione basata sull'intelligenza artificiale per sintetizzare i segnali cerebrali in linguaggio udibile con una latenza minima. In uno studio pubblicato su Nature Neuroscience, i ricercatori hanno dimostrato che il loro metodo di streaming consente lo streaming vocale quasi sincrono, con conseguente sintesi vocale più fluida e dal suono naturale. La tecnologia funziona campionando i dati neurali dalla corteccia motoria, l'area del cervello responsabile della produzione del linguaggio, e quindi utilizza l'intelligenza artificiale per decodificare la funzione cerebrale in linguaggio.
Questo progresso affronta la sfida della latenza nelle precedenti neuroprotesi vocali, riducendo significativamente il ritardo tra il tentativo di una persona di parlare e la produzione di linguaggio udibile. La maggiore velocità e precisione della nuova BCI hanno un enorme potenziale per migliorare la qualità della vita delle persone che vivono con paralisi che colpisce il linguaggio, offrendo un'esperienza di comunicazione più naturale e senza interruzioni.