現在の技術は既にソフトバンクがコンピュータアルゴリズム、特殊センサーで読み脳活動として使用します。 簡単に言うとが、神経インタフェース. 幻想的な音、そういう複雑なデバイスは、現在まで、ある一つの問題:より大きく遅れの運営に。 それはなんで? での研究者を作ることができるのは、ニューラルインタフェースがほとんど遅滞なく行ないます。
の開発とニューラルインタフェース技術者という現実には研究室や研究者、カリフォルニア大学サンフランシスコに開設する 実際の研究室は2017年を手掛けるのはデザインと創造のインターフェイスタイプ«、脳-コンピュータ»(脳–コンピュータインターフェイス—BCI). 応用のポテンシャルを有し、応用技術を施することが必要です。 からの入力もなくなったと言語)を制御する機械や各種エレクトロ とにより、公然、成績証明書-翻訳人間の思考のテキストの管理、チームの専門家です。
最初の試作品に登場した初期2019年 同時に第一段階のテストを実施する。 はじめのツールから科学者、カリフォルニア大学できたの翻訳人の心に考えておられました。 であった大へと違う翻訳がある. たの«小»欠点復号信号処理をしたまでも目安となります。 ここでの経験をいからFacebook.
参照:
ただけのアルゴリズムがない、適切なモデルのための最適化コードです。 界面に見てとてもシンプルです:内面のヘルメットの特殊シリーズ高感度な電極を読み込むときの脳活動です。 さらに、反復号化アルゴリズム
もちろん、適正な運営のアルゴリズムが必要であった。 科学者を募集し、グループを読み脳活動によっては、簡単な質問をいれてはいかがですか?"または"どんな音楽がいたしますのでご了承ください。". その答えたい«明». 各質問した調達する回答合計24個入).
にに電極を読み脳活動
にアルゴリズムの回答は人の精度61-76%によって対応は非常に好成績を収めることができた。 また、遅延が認めませんでした重を測定した複数ミリ秒です。 インターネットは、多くの人々を管理することができ、心がほとんど何もののカーソルをコンピュータマウスの車いすでも軍事。
そのアルゴリズムの現在のデメリット 今までに制限されてしまうことが入力したデータです。 それは、即興の対応、神経ネットワークだけではない。 しかし、科学者で固定で、この問題を修正するには不十分であ統合アルゴリズムが自己学習と音声認識します。
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