Донские ученые увидели "отпечатки" слов в сигналах мозга

МОСКВА, 3 сен – РИА Новости. Именно такую перспективу предлагает методика записи «внутренней» речи, разработанная учеными ЮФУ. Исследователи смогли обнаружить особые наборы мозговых сигналов, связанные с мысленным произнесением слов «вверх», «вниз», «влево», «вправо», «вперед» и «назад» на русском и испанском языках, а затем научились выделять эти паттерны из данных электроэнцефалографии (ЭЭГ). Полученные результаты опубликованы в журнале Scientific Data.

По словам специалистов, подобная технология может стать основой для создания удобных интерфейсов общения между человеком и компьютером, где команды будут передаваться не голосом и не движениями, а силой мысли. Это особенно важно для пациентов с тяжелыми последствиями инсульта, травм или нейродегенеративных заболеваний, когда привычные способы коммуникации оказываются недоступны. В будущем такие разработки могут помочь не только в повседневном общении, но и в управлении вспомогательными устройствами, реабилитационными системами и цифровыми сервисами.

«Наша цель — создать качественный инструмент для разработки алгоритмов, способных распознавать “внутреннюю речь” — то, что человек мысленно произносит, не шевеля губами», — пояснили ученые. По их мнению, дальнейшее совершенствование методов анализа ЭЭГ позволит точнее интерпретировать мысленные команды, расширить словарь распознаваемых слов и приблизить создание полноценных систем нейроинтерфейса для людей с ограниченными возможностями.

Такие технологии имеют огромное значение для людей, которые по разным причинам утратили способность говорить или двигаться, поскольку они открывают перед ними новые возможности взаимодействия с окружающим миром. По словам одного из авторов разработки, ведущего научного сотрудника Научно-исследовательского технологического Центра нейротехнологий Южного федерального университета (ЮФУ) Дмитрия Шапошникова, подобные решения смогут позволить управлять техникой, набирать тексты и даже работать с виртуальной реальностью буквально силой мысли.

Кроме того, развитие этих систем может существенно повысить качество жизни людей с тяжелыми нарушениями речи и двигательной активности, обеспечивая им более самостоятельное и комфортное общение с цифровой средой. Ученый также отметил, что создание универсального и доступного «словаря» мозговых сигналов, связанных с внутренней речью, станет важным шагом к появлению интерфейсов формата «мозг — компьютер». В такой системе человек будет мысленно формулировать команды, а искусственный интеллект сможет распознавать их и передавать отдельные инструкции во внешний мир.

Таким образом, речь идет не просто о научной разработке, а о перспективной технологии, способной изменить подход к реабилитации, коммуникации и управлению устройствами в будущем.

Данные электроэнцефалограммы могут выступать своеобразным «посредником» в этом взаимодействии, поскольку они позволяют наблюдать, как мозг реагирует на различные формы речевой активности. Это открывает новые возможности для изучения того, как формируются мысли, связанные со словами, и как их можно распознавать с помощью технических средств.

Специалисты Южного федерального университета провели эксперимент, в ходе которого записали ЭЭГ у 22 добровольцев в тот момент, когда они вслух и мысленно произносили шесть слов, обозначающих направления: «вверх», «вниз», «влево», «вправо», «вперед» и «назад». Исследование показало, что даже при внутреннем, мысленном проговаривании слов мозг формирует особые, неповторимые паттерны активности, которые можно зафиксировать и затем распознать. Это особенно важно для развития нейротехнологий и систем, работающих на основе сигналов мозга.

В состав группы вошли 12 добровольцев, говорящих на русском языке, и еще 10 носителей испанского языка. Такое распределение участников позволило сделать выводы более универсальными и показать, что подобные нейронные реакции наблюдаются у людей с разной языковой средой. Подобные результаты подтверждают, что речевая активность мозга имеет измеримые особенности, а изучение этих закономерностей может быть полезно для создания интерфейсов «мозг — компьютер», а также для более глубокого понимания природы мышления и внутренней речи.

Таким образом, создаваемый исследователями словарь может оказаться полезным не только в медицинской практике, но и при изучении того, как у представителей разных культур по-разному организованы речевые функции мозга. Это особенно важно для более глубокого понимания нейрофизиологических механизмов речи, а также для разработки новых методов диагностики и восстановления речевых нарушений. Как пояснил Шапошников, в некоторых экспериментах дополнительно фиксировалась активность жевательных мышц и гортани, чтобы исключить влияние мышечных артефактов на сигналы ЭЭГ, то есть электроэнцефалографии. Такой подход позволяет повысить точность анализа и отделить собственно мозговую активность от побочных сигналов, возникающих при движениях или напряжении мышц.

В дальнейшем ученые намерены значительно расширить словарь: вместо шести слов в него планируется включить уже несколько десятков. Параллельно исследователи хотят улучшить качество распознавания мозговых сигналов и довести точность системы с нынешних 78 процентов до 90 процентов. Если эти цели будут достигнуты, технология может стать гораздо более эффективной и применимой не только в научных экспериментах, но и в реальных клинических условиях.

Исследование и подготовка данной работы осуществлялись при финансовой и организационной поддержке Программы стратегического академического лидерства ЮФУ «Приоритет‑2030», реализуемой в рамках национального проекта «Молодёжь и дети». Особую роль в выполнении проекта сыграла поддержка стратегического технологического направления ЮФУ, ориентированного на развитие современных научных решений и междисциплинарных разработок. Работа была выполнена в рамках стратегического технологического проекта ЮФУ «Технологии многофункциональной микроэлектроники и интеллектуальной сенсорики для биогибридных и киберфизических систем» (№ СП‑12‑26‑03), который направлен на создание перспективных технологий для высокоточных сенсорных и интеллектуальных систем нового поколения.

Источник и фото - ria.ru