このAI論文では、革新的なAIフレームワークを使用したDeWaveが公開単語彙BCIのためのEEGからテキストへの翻訳を革新しています

『DeWave：AIフレームワークによる革新的な公開単語彙BCIのためのEEGからテキストへの翻訳』

GrapheneX-UTSヒューマンセントリック人工知能センター（シドニー工科大学（UTS））の研究者たちは、沈黙した思考を解読し、それをテキストに変換することができる優れたシステムを開発しました。この技術は、脳卒中や麻痺などの状態により話すことができない個人のコミュニケーションを支援し、人間と機械の相互作用を向上させる可能性があります。

この研究チームによってニューオーリンズで開催されたNeurIPS会議でスポットライト記事として発表されたこの研究では、携帯可能で非侵襲的なシステムが紹介されました。グラフェンX-UTS HAIセンターのチームは、シドニー工科大学工学部およびIT部門のメンバーと協力して、侵襲的な手順なしで脳信号をテキスト内容に変換する手法を開発しました。

研究中、参加者は特殊なキャップを装着し、脳波活動を電気脳波計（EEG）を通じて記録するための電極を備えたキャップを着用しながら、テキストの文章を沈黙して読みました。記録されたEEGデータは、研究者が開発したAIモデルであるDeWaveを用いて処理され、これらの脳信号を理解可能な単語と文章に変換します。

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研究者は、このイノベーションが生のEEG波を言語に直接変換することの重要性を強調し、脳からテキストへの変換プロセスに離散エンコーディング技術を統合することを示しました。このアプローチは、神経科学とAIの領域で新たな可能性を開くものです。

以前の脳インプラントやMRI機器を使用する侵襲的な手順を必要とする技術とは異なり、チームのシステムは非侵襲的で実用的な代替手段を提供します。さらに、視線追跡に頼らないため、日常的な使用に適応しやすい可能性があります。

この研究は、制約がある過去の研究が1人または2人に限定されていたのに対し、29人の参加者を対象にしたもので、強健性と適応性が高いレベルを確保しています。EEG信号を収集するためにキャップを使用することでノイズが発生しますが、本研究では、EEGの変換において非常に優れたパフォーマンスを報告しています。

モデルは、動詞の方が名詞に比べて優れたマッチングを示すことをチームは強調しました。ただし、名詞を解読する際には、システムは厳密な翻訳ではなく同義語のペアに対して傾向を示していました。研究者は、意味的に似た単語が単語処理中に似た脳波パターンを引き起こす可能性があると説明しています。

現在の翻訳の正確性は、BLEU-1スコアで約40%です。研究者は、このスコアを伝統的な言語翻訳や音声認識プログラムと比較可能なレベルまで向上させることを目指しています。これらのプログラムは通常、90%程度の正確性を実現しています。

この研究は、UTSでの脳コンピュータインターフェース技術の先行する進歩を基盤としており、物理的制限によって妨げられていた個人のためのコミュニケーション手段を革新する可能性を示しています。

この研究の結果は、思考を言葉にシームレスに翻訳し、コミュニケーションの壁に直面している個人を支援し、人間と機械の相互作用を向上させるという約束を提供しています。

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