Forscher von UC Berkeley und UCSF haben in Nature Neuroscience einen bedeutenden Fortschritt in der Gehirn-Computer-Schnittstelle (BCI) erzielt, der eine Echtzeit-Sprachausgabe ermöglicht. Mithilfe eines 253-Elektroden-Implantats und Deep-Learning-Recurrent-Neural-Network-Modellen werden neuronale Signale im sensorimotorischen Cortex in 80-Millisekunden-Intervallen dekodiert, sodass in rund drei Sekunden verständliche Sprache erzeugt wird. Code und Datensatz zur Nachvollziehung der Ergebnisse sind auf GitHub im Chang Lab verfügbar.
