Osobe s neurološkim poremećajima, uključujući moždani udar ili amiotrofičnu lateralnu sklerozu, često se suočavaju s gubitkom govora zbog paralize mišića. Prethodne studije su pokazale da je moguće dekodirati govor iz moždanih aktivnosti osobe s paralizom, ali samo u obliku teksta i uz ograničenu brzinu, tačnost i vokabular.
Viletov BCI
No sad su Frensis Vilet (Francis Willett) i njegove kolege iz Laboratorija za neuronske protetike na Univerzitetu Stanford razvili BCI koji prikuplja neuronsku aktivnost pojedinačnih stanica s nizom finih elektroda umetnutih u mozak i uvježbali umjetnu neuronsku mrežu da dekodira vokalizaciju.
Uz pomoć uređaja, pacijent s amiotrofičnom lateralnom sklerozom mogao je komunicirati prosječnom brzinom od 62 riječi u minuti, što je 3,4 puta brže od dosadašnjeg rekorda za sličan uređaj i približava se brzini prirodnog razgovora.
BCI je pritom postigao stopu pogreške riječi od 9,1% na vokabularu od 50 riječi, što je 2,7 puta manje pogrešaka od prethodnog vrhunskog sučelja iz 2021. Stopa pogreške riječi od 23,8% postignuta je na rječniku od 125.000 riječi.
Čangov BCI
Edvard Čang (Edward Chang) i kolege s Kalifornijskog univerziteta u San Francisku razvili su pak BCI koji se temelji na drugačijoj metodi za pristup moždanoj aktivnosti. Oni su koristili elektrode koje se nalaze na površini mozga i otkrivaju aktivnost mnogih stanica na mjestima u cijelom govornom korteksu. Ovo sučelje dekodira moždane signale kako bi generiralo tri izlaza istovremeno: tekst, zvučni govor i avatar koji govori.