Nhóm nghiên cứu tại Đại học Nam California (USC) đã phát triển thuật toán mới, DPAD, có khả năng phân tác các mẫu não liên quan đến hành vi cụ thể, mở ra tiềm năng cho giao diện não-máy tính tiên tiến hơn.
Nghiên cứu được công bố trên tạp chí Nature Neuroscience vào ngày 06/09, tập trung vào giải quyết thách thức trong việc phân tách các tín hiệu não phức tạp, vốn là tập hợp của nhiều hoạt động diễn ra đồng thời.
Giáo sư Maryam Shanechi, trưởng nhóm nghiên cứu, cho biết DPAD hoạt động dựa trên nguyên tắc ưu tiên phân tích các tín hiệu liên quan đến hành vi mục tiêu. Thuật toán sử dụng mạng nơ-ron sâu để học và phân biệt các mẫu hoạt động não khác nhau, từ đó giải mã chính xác tín hiệu điều khiển hành vi mong muốn.
Nguồn: Nature Neuroscience
Ứng dụng tiềm năng của DPAD là rất lớn, đặc biệt trong lĩnh vực giao diện não-máy tính (BCI). Công nghệ BCI cho phép kết nối não bộ với máy móc, giúp người bị liệt có thể điều khiển thiết bị bằng suy nghĩ.
DPAD được kỳ vọng sẽ nâng cao hiệu suất của BCI, giúp giải mã tín hiệu não chính xác và nhạy bén hơn. Bên cạnh ứng dụng trong điều trị rối loạn vận động, DPAD còn có tiềm năng trong lĩnh vực sức khỏe tâm thần.
Nghiên cứu cho thấy khả năng ứng dụng DPAD để giải mã các trạng thái tinh thần như đau đớn, trầm cảm, từ đó mở ra hướng điều trị mới cho các bệnh lý này. Việc theo dõi và phân tích tín hiệu não giúp bác sĩ hiểu rõ hơn về tình trạng bệnh nhân, từ đó đưa ra phác đồ điều trị cá nhân hóa hiệu quả hơn.
Mặc dù còn nhiều thử nghiệm cần thực hiện, DPAD đã cho thấy tiềm năng to lớn trong việc giải mã bí ẩn của não bộ. Công nghệ này hứa hẹn sẽ tạo ra bước đột phá trong nhiều lĩnh vực, từ y tế đến tương tác giữa người và máy tính.
Hãy theo dõi Diễn đàn phổ cập Blockchain để không bỏ lỡ bất kỳ diễn biến mới nhất.
