I ricercatori dell’UCSF, Università di San Francisco in California, hanno creato un’interfaccia cervello-macchina che consente di trasformare gli input mandati dal cervello in un discorso riconoscibile. Pazienti che soffrono di determinate patologie neurologiche, perdono l’abilità di parlare anche se riescono ad inviare i segnali celebrali per farlo, come muovere la lingua e la laringe. Così è stata ideata una tecnologia basata su machine learning, che, analizzando i segnali nervosi, li traduce in una voce virtuale che cerca di approssimare il discorso voluto.

L’obiettivo è quello di ridare la voce alle persone affette da SLA, Parkinson e da altre malattie in cui perdere l’abilità di parlare è irreversibile. In questo modo la comunicazione di questi pazienti migliorerebbe in maniera sostanziale rispetto ai metodi attualmente utilizzati per connetterli con il mondo.

Il sistema deve ancora essere perfezionato in quanto non è sempre possibile riprodurre il discorso in maniera corretta, anche se la maggior parte delle volte la voce è facilmente comprensibile. Per questo motivo, i ricercatori sono al lavoro per progettare elettrodi nell’interfaccia col cervello più efficienti e migliorare le abilità di machine learning, per aumentare la precisione con cui vengono tradotti i segnali dal cervello.