В Австралии тестируют «умный» браслет для восстановления речи у людей после потери голоса

Австралийский стартап Fluent, основанный специалистами из Университета Мельбурна, ведет разработку инновационного интерфейса «мозг-компьютер» (BCI). Технология призвана вернуть дар речи людям, страдающим от тяжелых нейродегенеративных заболеваний, таких как рассеянный склероз или болезни двигательных нейронов.

В отличие от существующих систем, требующих сложной нейрохирургической операции по внедрению электродов непосредственно в ткани головного мозга, решение от Fluent относится к классу «подскальповых» интерфейсов. Устройство устанавливается под кожу, но поверх черепной коробки. Такой подход разработчики называют золотой серединой: он значительно безопаснее инвазивных аналогов, но при этом сохраняет высокую точность считывания данных.

Тим Махони, сооснователь проекта и биомедицинский инженер, утверждает, что качество сигналов, получаемых при таком методе размещения датчиков, практически не уступает данным от глубоких имплантов. Если будущие клинические испытания подтвердят этот тезис, технология может стать массовым стандартом в нейрореабилитации.

Принцип работы системы основан на мониторинге моторной коры — участка мозга, отвечающего за артикуляцию. Каждый раз, когда человек пытается произнести слово, нейроны активируются в строго определенной последовательности. Разработчики сравнивают эти электрофизиологические паттерны с уникальными «QR-кодами»: специфические движения губ, языка и челюсти оставляют неповторимый нейронный «отпечаток».

Изображение сгенерировано: Nano Banana

Даже если пациент физически не может издать ни звука, его мозг продолжает посылать соответствующие импульсы при попытке заговорить. Умный браслет или имплантируемый датчик считывает эти сигналы, а алгоритмы машинного обучения расшифровывают паттерны, переводя их в текст или синтезированную речь.

На этапе обучения нейросетей команда проекта задействовала 144 электрода, размещенных над моторной корой добровольцев. Участники эксперимента выполняли разные задачи: произносили слова вслух, имитировали артикуляцию или просто мысленно представляли фразы. Результатом стала одна из самых объемных англоязычных баз данных нейросигналов. В ходе тестов, проведенных совместно с японскими коллегами, система научилась распознавать нужную фразу из 128 вариантов с точностью до 96%.

Авторы проекта призывают не торопиться с выводами: до появления полноценного коммерческого продукта предстоит пройти длительный путь регуляторных проверок и клинических сертификаций. Тем не менее, Австралия считается благоприятной площадкой для подобных разработок благодаря развитой системе налоговых стимулов и гибкой научной среде.

На сегодняшний день рынок BCI-интерфейсов стремительно растет, а конкуренция со стороны компаний из США и Китая усиливается. Пока лидеры индустрии делают упор на максимальную инвазивность для достижения абсолютной точности, Fluent выбирает путь практической доступности и снижения рисков для здоровья пациента. Ставка делается на продвинутый искусственный интеллект, который способен восстанавливать контекст высказывания, компенсируя меньшую «чистоту» сигнала по сравнению с глубокими имплантами.