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Questo post nasce da un articolo ANSA che, citando ua ricerca uscita su Nature Neuroscience:
Qui l'articolo su Nature:
Traduzione automatica dell'attività corticale in testo con un framework encoder-decoder
Astratto
Un decennio dopo che il discorso è stato decodificato per la prima volta dai segnali del cervello umano, l'accuratezza e la velocità rimangono molto al di sotto di quelle del linguaggio naturale. Qui mostriamo come decodificare l'elettrocorticogramma con elevata precisione e con velocità del parlato naturali. Prendendo spunto dai recenti progressi nella traduzione automatica, formiamo una rete neurale ricorrente per codificare ogni sequenza di attività neuronali di lunghezza di frase in una rappresentazione astratta, e quindi per decodificare questa rappresentazione, parola per parola, in una frase inglese. Per ogni partecipante, i dati consistono in diverse ripetizioni vocali di un set di 30-50 frasi, insieme ai segnali contemporanei di ~ 250 elettrodi distribuiti su cortecce peri-silviane. La percentuale media di errori di parole in una serie di ripetizioni pronunciate è del 3%. Infine, mostriamo come la decodifica con dati limitati può essere migliorata con l'apprendimento del trasferimento, formando determinati livelli della rete con i dati di più partecipanti.
Un decennio dopo che il discorso è stato decodificato per la prima volta dai segnali del cervello umano, l'accuratezza e la velocità rimangono molto al di sotto di quelle del linguaggio naturale. Qui mostriamo come decodificare l'elettrocorticogramma con elevata precisione e con velocità del parlato naturali. Prendendo spunto dai recenti progressi nella traduzione automatica, formiamo una rete neurale ricorrente per codificare ogni sequenza di attività neuronali di lunghezza di frase in una rappresentazione astratta, e quindi per decodificare questa rappresentazione, parola per parola, in una frase inglese. Per ogni partecipante, i dati consistono in diverse ripetizioni vocali di un set di 30-50 frasi, insieme ai segnali contemporanei di ~ 250 elettrodi distribuiti su cortecce peri-silviane. La percentuale media di errori di parole in una serie di ripetizioni pronunciate è del 3%. Infine, mostriamo come la decodifica con dati limitati può essere migliorata con l'apprendimento del trasferimento, formando determinati livelli della rete con i dati di più partecipanti.
Nell'articolo dell'ANSA c'è, manco a farlo apposta, un errore, dato a mio avviso dalla incomprensione del testo in lingua inglese.. qui la frase incriminata:...che riesce a interpretare l'attività elettrica registrata nel cervello per tradurla in tempo reale utilizzando un vocabolario di 250 parole.
Non sono 250 parole ma 250 elettrodi impiantati nel cervello. Errore abbastanza macroscopico...
Purtroppo non sono abbastanza ricco da comprare l'articolo su Nature per poter esporre la ricerca completa, mi dispiace e me ne dolgo! 😆
(Immagine di copertina copyright https://pixabay.com/it/)
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