Các nhà thần kinh học và khoa học máy tính tại tổ chức liên kết BrainGate Consortium đã phát triển ra một kỹ thuật và hệ thống giúp biến tín hiệu nơ ron thần kinh thành chữ viết, với tốc độ nhanh hơn gấp 2 lần so với những kỹ thuật hiện tại đang có. Thử nghiệm với một người tàn tật cho thấy, tốc độ biến sóng não thành chữ viết thông qua hệ thống này đạt ngưỡng 90 ký tự một phút, tương đương khoảng 16 từ.
Theo Jaimie Henderson, đồng giám đốc Phòng nghiên cứu dịch thuật bộ phận giả thần kinh tại đại học Stanford, đồng chủ biên công trình nghiên cứu này cho biết, hệ thống các nhà thần kinh học phát triển ra rồi sẽ có thể “cho phép những người bị khiếm khuyết nặng về khả năng nói và vận động có thể giao tiếp bằng văn bản, email hoặc những hình thức chữ viết khác.” Tín hiệu sóng não liên quan tới hành động viết chữ được hệ thống đọc và dịch thành tín hiệu điện toán theo thời gian thực, sử dụng những chip cấy vào não và thuật toán machine learning để giải mã tín hiệu sóng não thành chữ viết theo ý muốn của người tàn tật. Hiện tại, máy móc đã dịch được sóng não thành những ký tự như thế này:
Những dự án của BrainGate Consortium đã có những đóng góp cơ bản cho ngành phát triển những nền tảng kết nối giữa não bộ và máy tính (BCI - brain-computer interfaces) trong những năm qua, ví dụ như cánh tay máy điều khiển bằng sóng não được trình diễn vào năm 2012, và gần đây nhất là nền tảng BCI không dây băng thông cao để máy tính và não bộ kết nối với nhau. Còn dự án biến sóng não thành chữ viết này được nhà nghiên cứu Frank Willett tại đại học Stanford dẫn đầu, và được nhà thần kinh học Krishna Shenoy từ Viện Y khoa Howard Hughes cùng nhà phẫu thuật thần kinh ở đại học Stanford Jaimie Henderson làm cố vấn.
Năm 2017, Shenoy cùng các đồng sự của ông đã phát triển một hệ thống biến ý nghĩ thành chữ viết, cải tiến khá xa so với những công nghệ đang hiện diện thời điểm bấy giờ, và cho phép những chú khỉ làm thí nghiệm viết chữ ở tốc độ 12 từ mỗi phút. Một năm sau, nghiên cứu này được củng cố, cho phép những tình nguyện viên bị liệt viết chữ ở tốc độ 40 ký tự, hay 8 từ một phút. Nhưng công nghệ mới được trình diễn trên đây dựa trên một phương pháp khác hoàn toàn so với trước đây, bác sỹ1 Henderson giải thích.
Theo Jaimie Henderson, đồng giám đốc Phòng nghiên cứu dịch thuật bộ phận giả thần kinh tại đại học Stanford, đồng chủ biên công trình nghiên cứu này cho biết, hệ thống các nhà thần kinh học phát triển ra rồi sẽ có thể “cho phép những người bị khiếm khuyết nặng về khả năng nói và vận động có thể giao tiếp bằng văn bản, email hoặc những hình thức chữ viết khác.” Tín hiệu sóng não liên quan tới hành động viết chữ được hệ thống đọc và dịch thành tín hiệu điện toán theo thời gian thực, sử dụng những chip cấy vào não và thuật toán machine learning để giải mã tín hiệu sóng não thành chữ viết theo ý muốn của người tàn tật. Hiện tại, máy móc đã dịch được sóng não thành những ký tự như thế này:
Những dự án của BrainGate Consortium đã có những đóng góp cơ bản cho ngành phát triển những nền tảng kết nối giữa não bộ và máy tính (BCI - brain-computer interfaces) trong những năm qua, ví dụ như cánh tay máy điều khiển bằng sóng não được trình diễn vào năm 2012, và gần đây nhất là nền tảng BCI không dây băng thông cao để máy tính và não bộ kết nối với nhau. Còn dự án biến sóng não thành chữ viết này được nhà nghiên cứu Frank Willett tại đại học Stanford dẫn đầu, và được nhà thần kinh học Krishna Shenoy từ Viện Y khoa Howard Hughes cùng nhà phẫu thuật thần kinh ở đại học Stanford Jaimie Henderson làm cố vấn.
Năm 2017, Shenoy cùng các đồng sự của ông đã phát triển một hệ thống biến ý nghĩ thành chữ viết, cải tiến khá xa so với những công nghệ đang hiện diện thời điểm bấy giờ, và cho phép những chú khỉ làm thí nghiệm viết chữ ở tốc độ 12 từ mỗi phút. Một năm sau, nghiên cứu này được củng cố, cho phép những tình nguyện viên bị liệt viết chữ ở tốc độ 40 ký tự, hay 8 từ một phút. Nhưng công nghệ mới được trình diễn trên đây dựa trên một phương pháp khác hoàn toàn so với trước đây, bác sỹ1 Henderson giải thích.
Trong thử nghiệm thực tế, người tình nguyện là một người đàn ông 65 tuổi, đã 10 năm liệt giường vì một chấn thương cột sống khiến ông không thể cử động từ vai trở xuống. Bác sỹ Henderson cho biết: “Hai cảm biến kích thước 4x4mm, bằng cỡ viên thuốc cho trẻ em, với 100 điện cực được đặt ở lớp ngoài của hai phần vỏ não vận động đảm nhiệm cử động ở cả hai bên cơ thể. Những điện cực này có thể ghi lại tín hiệu từ 100 nơ ron thần kinh, và tín hiệu thu nhận được máy tính xử lý để giải mã xem khi có tín hiệu đó, người thử nghiệm đang muốn viết ký tự gì.”
![[IMG]](https://photo2.tinhte.vn/data/attachment-files/2021/05/5467328_Tinhte_BCI.jpg)
Trong khi thử nghiệm, người đàn ông tình nguyện viên cố gắng ra lệnh cho bàn tay viết một ký tự và những chuỗi từ ngữ, tưởng tượng mình đang viết từng chữ cái chồng lên nhau trên một quyển sổ. Rồi sau đó neural network của máy tính giải mã xem ông đang cố viết chữ gì. Nhóm nghiên cứu dùng ký tự “>” để mô tả đoạn cách giữa từng cụm từ, vì không có cách nào để con người mô tả dấu cách bằng sóng não trong quá trình viết lách.
Kết quả, hệ thống BCI nhận diện được từng chữ cái với độ chính xác 95%, và tốc độ 16 từ một phút cũng không quá tệ, bằng 2/3 tốc độ dùng hai ngón tay gõ tin nhắn và văn bản trên smartphone của những người thuộc độ tuổi 65 trở lên. Kết quả đầy hứa hẹn nhưng công nghệ này vẫn có những giới hạn riêng. Đầu tiên là nó đòi hỏi phẫu thuật để cấy trực tiếp chip vào não bộ. Thứ hai, nó không thể phục vụ cho tất cả mọi người vì chữ viết của mỗi người là khác nhau, hệ thống phải học lại từ đầu cách mỗi người viết ra từng ký tự trong đầu. Thứ ba, neural network rất tốn tài nguyên phần cứng, đòi hỏi khả năng xử lý rất cao, ngang ngửa một cụm siêu máy tính. Cuối cùng, hệ thống cần tới một chuyên viên khởi động và thiết lập hệ thống.
Dù vậy, Henderson cùng các cộng sự vẫn kỳ vọng công nghệ này sẽ trưởng thành hơn, tạo ra những giải pháp không dây, làm việc mọi lúc mọi nơi và tự tinh chỉnh cho mọi người dùng. Điều đó có trở thành hiện thực được hay không, phụ thuộc hoàn toàn vào khả năng nghiên cứu của các nhà khoa học cũng như nguồn vốn dồi dào.
Theo Gizmodo
