Aktywność ptasich mózgów zamieniona w śpiew. Niesamowite dokonanie naukowców

Naukowcy z University of California San Diego, którzy opisali swoje perypetie na łamach Current Biology, odtworzyli dźwięki wytwarzane przez ptaki w oparciu o aktywność ich mózgów.

Autorzy badania sądzą, iż ich dokonania mogłyby w przyszłości doprowadzić do powstania urządzeń umożliwiających mówienie osobom pozbawionym tej umiejętności. Jeden z naukowców zaangażowanych w eksperyment, Timothy Gentner, zauważa, że obecnie stosowane metody opierają się na wszczepialnych urządzeniach umożliwiających syntezę średnio 20 słów na minutę. W tym przypadku badacze dążą do wytwarzania dźwięków niemal w czasie rzeczywistym.

Czytaj też: Chcesz wiedzieć, jaki ptak śpiewa za oknem? Pomoże w tym Terra

Naukowcy postanowili wszczepić krzemowe elektrody dorosłym samcom z gatunku zeberek zwyczajnych (Taeniopygia guttata). W ten sposób byli w stanie monitorować aktywność neuronalną tych ptaków podczas śpiewu. Skupiali się głównie na części mózgu odpowiedzialnej za funkcjonowanie mięśni warunkujących wydawanie dźwięków przez te zwierzęta.

Aktywność zachodząca w mózgu mogłaby kiedyś posłużyć do syntezy ludzkiej mowy

Uzyskane w ten sposób dane zostały następnie wprowadzone do algorytmów uczenia maszynowego. Te miały wygenerować cyfrowe kopie nagranych pieśni autorstwa zeberek zwyczajnych jedynie w oparciu o aktywność neuronalną ich mózgów. Gentner przyznaje, iż istnieje zbyt wiele wzorców neuronalnych i dźwiękowych, by znaleźć jedno rozwiązanie umożliwiające bezpośrednie przekształcenie jednego sygnału w drugi.

Czytaj też: Ludzki mózg stosuje tę sztuczkę, aby skuteczniej się uczyć

Aby rozwiązać ten problem, autorzy badania skupili się na zmianach ciśnienia oraz napięciach występujących w narządach głosowych zeberek. Przypisali tym zmianom konkretne wzorce, które mogły być następnie identyfikowane przez algorytm. W ramach kolejnego kroku badacze poinstruowali oprogramowanie tak, aby mogło śledzić aktywność neuronalną bezpośrednio pod kątem tych parametrów. Zdaniem naukowców takie podejście jest znacznie łatwiejsze i wydajniejsze od opartego na bezpośrednim śledzeniu aktywności neuronalnej. Teraz chcieliby oni udowodnić wydajność tej techniki oraz wykazać jej potencjalną przydatność w przypadku ludzi.

Chcesz być na bieżąco z CHIP? Obserwuj nas w Google News