DeWave, l’intelligenza artificiale che traduce i pensieri in testo (VIDEO)

Un sistema innovativo, non invasivo e basato sull’intelligenza artificiale, capace di trasformare i pensieri silenziosi in testo, è stato sviluppato da un team di ricercatori australiani. Questa tecnologia, denominata DeWave, richiede agli utenti di indossare soltanto una calotta aderente (simile a una cuffia per il nuoto).

Sperimentazione e funzionamento di DeWave

I ricercatori hanno testato il processo utilizzando i dati di oltre due dozzine di soggetti. I partecipanti hanno letto in silenzio mentre indossavano una calotta che registrava le onde cerebrali tramite l’elettroencefalogramma (EEG) e le decodificava in testo. Con ulteriori perfezionamenti, DeWave potrebbe aiutare i pazienti colpiti da ictus o paralisi a comunicare e facilitare la direzione di dispositivi come braccia bioniche o robot.

Progressi e orecisione della tecnologia

“Questa ricerca rappresenta un sforzo pionieristico nella traduzione diretta delle onde EEG in linguaggio, segnando un importante passo avanti nel campo”, ha affermato lo scienziato informatico Chin-Teng Lin dell’Università della Tecnologia di Sydney (UTS). Sebbene DeWave abbia raggiunto una precisione di poco superiore al 40% secondo uno dei due set di metriche negli esperimenti condotti da Lin e dai suoi colleghi, ciò rappresenta un miglioramento del 3% rispetto allo standard precedente per la traduzione del pensiero dalle registrazioni EEG.

Obiettivi e sfide dei ricercatori

L’obiettivo dei ricercatori è di migliorare la precisione fino al 90%, in linea con i metodi convenzionali di traduzione della lingua o software di riconoscimento vocale. Altri metodi di traduzione dei segnali cerebrali in linguaggio richiedono, invece, interventi chirurgici invasivi per impiantare elettrodi o macchine MRI ingombranti e costose, rendendole impraticabili per un uso quotidiano.

Tecniche di codifica e integrazione con modelli di lingua

Dopo una formazione estensiva, il codificatore di DeWave trasforma le onde EEG in un codice che può poi essere abbinato a parole specifiche basate sulla loro vicinanza alle voci nel ‘codice’ di DeWave. “È il primo a incorporare tecniche di codifica discreta nel processo di traduzione da cervello a testo, introducendo un approccio innovativo alla decodifica neurale”, ha spiegato Lin.

Risultati e miglioramenti potenziali

La traduzione dei verbi è l’area in cui DeWave ha ottenuto i migliori risultati. I nomi, invece, tendevano a essere tradotti come coppie di parole che significano la stessa cosa anziché traduzioni esatte. “Pensiamo che ciò sia dovuto al fatto che, quando il cervello elabora queste parole, parole semanticamente simili potrebbero produrre modelli di onde cerebrali simili”, ha affermato l’autore principale dello studio, Yiqun Duan, informatico dell’UTS.

Fiducia nella ricerca e prospettive future

La dimensione relativamente ampia del campione testato suggerisce che la ricerca sia più affidabile rispetto alle tecnologie precedenti, testate solo su campioni molto piccoli. C’è ancora molto lavoro da fare e il segnale è piuttosto rumoroso quando i segnali EEG vengono ricevuti tramite una calotta invece di elettrodi impiantati nel cervello. Comunque sia, “la traduzione dei pensieri direttamente dal cervello è un’impresa preziosa ma impegnativa che merita sforzi significativi e continui”.

Approfondimento: la ricerca, in prestampa, è disponibile su ArXiv.

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