От мысли к слову: нейроучёные ЮФУ проложили путь к технологиям чтения внутренней речи

Команда исследователей из научно‑исследовательского технологического центра нейротехнологий Южного федерального университета совершила заметный шаг в области нейроинтерфейсов: создана первая открытая двуязычная база данных сигналов головного мозга, фиксируемых при мысленном произнесении простых слов. Это фундамент для будущих технологий, которые смогут возвращать коммуникацию людям, полностью лишённым речи и движения, — в первую очередь пациентам с боковым амиотрофическим склерозом, синдромом изоляции и другими тяжёлыми неврологическими состояниями.

Как проходил эксперимент

В исследовании приняли участие 22 добровольца, разделённые на две лингвистические группы: 12 человек с русским языком и 10 — с испанским. Каждому участнику предлагалось выполнить два типа задач: сначала произнести вслух, а затем мысленно проговорить шесть базовых команд — «вверх», «вниз», «влево», «вправо», «вперёд», «назад».

Ключевое открытие: при внутреннем проговаривании мозг формирует стабильные и индивидуальные паттерны нейронной активности. Эти сигналы уверенно фиксируются стандартным оборудованием — электроэнцефалографической шапочкой с электродами, не требующей ни вживления датчиков, ни сложной аппаратуры.

Алгоритмы машинного обучения, обученные на собранных данных, распознают мысленно произнесённые команды с точностью, достигающей 78 %.

Прямая речь исследователя

Ведущий научный сотрудник НИТЦ нейротехнологий ЮФУ Дмитрий Шапошников так формулирует миссию проекта:

Наша цель — создать инструмент для разработки алгоритмов, способных распознавать внутреннюю речь. Такие технологии необходимы людям, которые не могут говорить или двигаться: они дадут возможность управлять техникой, печатать тексты и взаимодействовать с виртуальной реальностью силой мысли.

Двуязычная база: зачем понадобились два языка

Главный практический итог работы — открытая база данных, размещённая на научной платформе Zenodo и доступная любому исследователю в мире. Двуязычный формат — осознанный выбор: он позволяет изучать, как речевые процессы в мозге зависят от конкретного языка, и разрабатывать универсальные алгоритмы распознавания, не привязанные к родному языку пользователя. Это особенно важно для создания ассистивных технологий, применимых в разных странах и культурах.

Текущая точность и планы развития

Сейчас точность распознавания внутренней речи составляет около 78 % — для этой задачи это уже уверенный результат. Однако исследователи не намерены останавливаться на достигнутом:

Расширение словаря. Планируется увеличить набор распознаваемых команд с шести до нескольких десятков слов, что кардинально расширит функциональность системы.

Повышение точности. Целевой показатель — 90–95 %. Достижение этого уровня потребует более совершенных методов обработки ЭЭГ‑сигналов и продвинутых архитектур искусственного интеллекта.

Долгосрочная перспектива: медицина и быт

В перспективе подобные нейроинтерфейсы могут стать полноценным каналом общения для людей, перенёсших инсульт, тяжёлую черепно‑мозговую травму или страдающих нейродегенеративными заболеваниями. Достаточно будет мысленно произнести нужное слово — и система напечатает текст, отправит команду компьютеру или приведёт в движение инвалидную коляску. Это не просто научный прорыв, а реальный шанс вернуть автономию и достоинство тем, кто оказался заперт в собственном теле.

Признание научного сообщества

Результаты исследования опубликованы в журнале Scientific Data — авторитетном международном издании, входящем в линейку Nature, что подтверждает высокий уровень и значимость работы. Проект выполнен при поддержке программы стратегического академического лидерства ЮФУ «Приоритет‑2030» в рамках национального проекта «Молодёжь и дети».