Meta Platformsは、脳に電極を刺さず、非侵入的な方法で取得した脳の活動データを解析することで、被験者の聞いていた単語を推測できるAIモデルを開発した。
Metaの研究チームは、脳が活動する際に変化する電場(脳波:EEG)データと磁場(脳磁場:MEG)データを、頭の外部に装着したセンサーで取得。こうすることで、被験者の身体を傷つけず、負担を与えずにEEG/MEGデータが得られる。
EEG/MEGデータを取得する際の被験者には、さまざまなオーディオブックの再生音や独立した文章の音声を聞かせた。そして、AIモデルのニューラルネットワークには、この音声データとEEG/MEGデータを入力し、脳の活動と音声データの関連性を学習させた。
学習後のAIモデルに対しては、3秒間の脳活動データを与え、被験者が聞いていた正解の単語を793種類ある単語候補から選ぶ、という試験を実施。その結果、AIモデルが正解候補として挙げた10種類の単語に、最大73%の精度で正解は含まれていたという。
このAI技術を発展させると、考えただけで文章を作ることや、何らかの理由で身体を動かせなくなった人と文章でコミュニケーションすることが可能になる。
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