Intrakortikale Gehirn-Computer-Schnittstellen (iBCIs), die gedachte Handschrift dekodieren, haben für Englisch beeindruckende Geschwindigkeiten erreicht, erfordern jedoch Training auf jedem Buchstaben. Eine neue Studie zeigt, dass das Gehirn möglicherweise universelle Bewegungshausteine verwendet, die es Dekodierern ermöglichen, völlig neue Zeichen zu erkennen – Zero-Shot.
Die Forschung
Srinivas Ravishankar und Virginia de Sa von der UC San Diego entwickelten einen Rechenrahmen, um neuronale Aktivität mit gedachten Handbewegungen abzugleichen. Mithilfe eines großen Datensatzes intrakortikaler Aufnahmen trainierten sie einen maschinellen Lernalgorithmus zur Erkennung der kinematischen Striche, aus denen Buchstaben bestehen. Das Modell wurde dann auf Buchstaben getestet, die es während des Trainings nie gesehen hatte. Es erreichte 64% hits@3 – das bedeutet, dass der richtige Buchstabe in 64% der Fälle unter den drei besten Schätzungen war. Diese Leistung legt nahe, dass der motorische Kortex Handschrift als Kombinationen gemeinsamer, konservierter Bewegungsprimitive darstellt.
Warum es wichtig ist
Derzeit würden iBCIs für logografische Sprachen wie Chinesisch oder Japanisch Training auf Tausenden von Zeichen erfordern, was unpraktisch ist. Ein Zero-Shot-Dekodierer könnte dies umgehen und Neuroprothesen für Milliarden von Menschen nutzbar machen. Für alle, die sich für Kognition interessieren, unterstützt diese Forschung die Idee, dass komplexe Fähigkeiten in wiederverwendbare Komponenten zerlegt werden – ein Prinzip, das auf Lernen, Gedächtnis und sogar IQ anwendbar sein könnte.
Was Sie tun können
Sie können Ihre eigene neuronale Flexibilität erkunden, indem Sie komplexe motorische Sequenzen üben, wie das Erlernen von Kalligrafie oder eines Musikinstruments. Diese Aktivitäten könnten die Fähigkeit des Gehirns stärken, Bewegungsprimitive neu zu kombinieren und Ihr motorisches System agil zu halten.
Quelle: arXiv q-bio.NC
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