CP v2

Tag: EEG

  • Mokslininkai atskleidė netikėtą šunų triuką: kalbos raštus jie išgirsta taip, kaip manyta tik apie žmones

    Mokslininkai atskleidė netikėtą šunų triuką: kalbos raštus jie išgirsta taip, kaip manyta tik apie žmones

    Eksperimentas be pauzių

    Šunys dažnai sureaguoja į savo vardą ar žodį pasivaikščioti, tačiau naujas tyrimas parodė dar įdomesnį gebėjimą: jie gali aptikti žodžių raštus nenutrūkstančioje kalboje. Tai reiškia, kad jų smegenys sugeba suskaidyti garsų srautą į pasikartojančius vienetus net tada, kai nėra aiškių pauzių.

    Tyrimą atlikę Vengrijos Eötvös Loránd universiteto mokslininkai šunims leido klausytis vientiso įrašų srauto su dirbtiniais, prasmės neturinčiais trijų skiemenų žodžiais. Svarbiausia sąlyga buvo ta, kad tarp šių žodžių nebuvo tylos tarpų, todėl vien pagal pauzes atpažinti ribų neįmanoma.

    Kol šunys klausėsi įrašų, ant jų galvų pritvirtinti elektrodai fiksavo smegenų elektrinį aktyvumą. Tokiu pačiu principu buvo tiriami ir suaugę žmonės, kad būtų galima palyginti, ar smegenys panašiai seka kalbos struktūrą.

    Kodėl laimėjo priebalsiai

    Mokslininkai parengė kelias skirtingas garso versijas: vienoje „žodžius“ apibrėžė pasikartojantys priebalsių raštai, kitoje tą pačią funkciją atliko balsiai. Trečioje versijoje skiemenys buvo sumaišyti taip, kad jokio pasikartojančio žodžio modelio neliktų.

    Nors balsiai akustiškai dažniausiai skamba ryškiau ir turi daugiau energijos, šunų smegenys aiškiau sinchronizavosi su tais įrašais, kuriuose kartojosi priebalsių raštai. Kitaip tariant, šunys neuroniškai „pagavo“ trijų skiemenų vienetų ritmą, kai užuominą apie ribas suteikė priebalsiai.

    Įrašuose, kuriuose raštus kūrė balsiai, tokio aiškaus žodžių lygmens smegenų atsako šunims praktiškai nefiksuota, jis nebuvo reikšmingai stipresnis nei sumaišytame įraše. Žmonių smegenys taip pat pirmenybę teikė priebalsių raštams, tačiau jie labiau nei šunys sekė ir balsių apibrėžtą modelį.

    Ką tai reiškia šunų supratimui

    Autoriai pabrėžia, kad rezultatai nereiškia, jog šunys išmoko žodžių reikšmes. Tyrimas rodo gebėjimą atpažinti pasikartojančias struktūras ir segmentuoti nenutrūkstamą kalbos srautą, o ne semantinį supratimą.

    „Ypač įdomu tai, kad tokio šališkumo priebalsiams iki šiol nebuvo pademonstruota kitoms rūšims, net ir nežmoginiams primatams, tačiau mes jį aptikome šunims“, – sakė tyrimo autorės Boglárka Morvai ir Dorottya Rácz.

    Mokslininkų teigimu, išvada leidžia svarstyti, kad bent daliai kalbos apdorojimo ypatybių nebūtinai reikia smegenų, iš anksto „sukonfigūruotų“ kalbai. Patirtis, nuolat girdint žmonių kalbą, gali būti pakankama, kad atsirastų jautrumas informatyviems garsų raštams.

    Kartu nustatyta ir ribų: nors abi rūšys sekė skiemenų ritmą, žmonėms būdingesnis aiškus atskirų kalbos garsų „sekimas“. Tyrėjai tai aiškina tuo, kad šunims mažiausias apdorojimo vienetas dažniau yra skiemuo, o ne atskiras fonetinis garsas.

    Komanda taip pat patikrino, ar svarbi ankstyva gyvenimo patirtis namuose, kur gausu žmonių kalbos. Net ir tie šunys, kurie, kaip manyta, į tokią aplinką pateko vėliau nei 12 savaičių amžiaus, demonstravo priebalsių raštų pirmenybę, nors tyrėjai pabrėžia nedidelę imtį ir ne visada pilnai žinomą ankstyvą istoriją.

    Pasak autorių, tolesni tyrimai galėtų tiksliau atsakyti, kada ši nuostata formuojasi ir ar ji susijusi su prijaukinimu. Viena iš krypčių būtų palyginti šunis su vilkais, siekiant suprasti, ar tokie gebėjimai buvo „atsinešti“ iš protėvių, ar sustiprėjo per ilgą gyvenimą greta žmogaus.

  • Smegenų ir kompiuterio sąsaja be implantų: „Cerebionics“ siekia ketinimą paversti komandų kalba

    Smegenų ir kompiuterio sąsaja be implantų: „Cerebionics“ siekia ketinimą paversti komandų kalba

    Norvegės Agnessos Pedersen įkurta startuolė „Cerebionics“ kuria neinvazinę smegenų ir kompiuterio sąsają, kuri žmogaus ketinimą paverstų aiškiomis komandomis mašinoms. Bendrovė remiasi EEG technologija, kai smegenų elektriniai signalai fiksuojami elektrodais ant galvos odos, todėl nereikia chirurginių implantų.

    Pasak kūrėjų, tikslas nėra atkurti itin tikslius judesius, o patikimai atpažinti aukštesnio lygio ketinimus, pavyzdžiui, patvirtinti veiksmą, pakeisti kryptį ar sustabdyti sistemą. Tokia logika artima komandų rinkiniui, kuris galėtų papildyti jau naudojamus valdymo būdus, kai rankos, balsas ar žvilgsnis užimti.

    Nuo robotų iki smegenų signalų

    Įkūrėjos kelias į neurotechnologijas prasidėjo nuo robotikos: dar paauglystėje ji mokėsi programuoti ir konstravo robotines rankas, kurios padėtų greičiau atlikti kūrybinius darbus. Vėliau dėmesys krypo į žmogaus ir mašinos sąsajas bei klausimą, ar įmanoma sumažinti fizinio valdymo barjerą.

    Studijuodama kibernetiką ir robotiką ji susidomėjo smegenų ir kompiuterio sąsajomis, o 2024 metais pradėjo vystyti idėją praktiškai. Komanda buvo suburta persikėlus dirbti į Londoną, o vystymas nukreiptas į realias situacijas, kuriose svarbi ne laboratorinė, o kasdienė patikima veikla.

    Kuo skiriasi nuo implantų

    Viešojoje erdvėje smegenų sąsajos dažnai siejamos su implantais, tačiau „Cerebionics“ renkasi kitą kryptį. Neinvazinė EEG paprastai turi mažesnę signalų raišką nei į smegenų audinį implantuojami elektrodai, nes signalus silpnina kaukolė ir audiniai.

    Dėl to sprendimas orientuotas į modelių atpažįstamus smegenų aktyvumo šablonus ir jų pavertimą paprastesnėmis komandomis. Praktinis pranašumas toks, kad sistema teoriškai gali būti lengvesnė, saugesnė ir pritaikoma platesniam naudotojų ratui, ypač jei pavyksta sumažinti kalibravimo laiką.

    Didžiausia kliūtis yra programinė dalis

    Įmonė pabrėžia, kad pati aparatinė dalis jau leidžia gauti pakankamai signalų darbui, tačiau sudėtingiausia yra dekodavimas. Reikia atskirti foninį smegenų aktyvumą nuo sąmoningo ketinimo, o tam būtini patikimi klasifikavimo modeliai ir saugos sluoksniai.

    „Jei pasitikėjimas labai žemas, sistema neturėtų daryti nieko“, – sakė Agnessa Pedersen.

    Praktikoje reakcijos laikas priklauso ne vien nuo signalo nuskaitymo, bet ir nuo visos grandinės: klasifikavimo, komandos perdavimo ir galutinės sistemos vykdymo. Tai ypač aktualu aplinkose, kur ryšys gali būti trikdomas, todėl vien pažangus dekoderis neužtikrina stabilaus veikimo be patikimų komunikacijos sprendimų.

    Bandoma ne tik laboratorijoje

    „Cerebionics“ teigia dalį sprendimų testavusi su naudotojais Ukrainoje, siekdama suprasti, kaip technologija veikia dinamiškose ir sudėtingose situacijose. Tokie bandymai leidžia greičiau pamatyti, kas neveikia realybėje: nuo patogumo dėvint iki trikdžių, kurie laboratorijoje nepasireiškia.

    Vienas minimas scenarijus susijęs su dronų operatoriais, kuriems dėl traumų tampa sunku valdyti įprastus pultus. Tokiais atvejais smegenų sąsaja galėtų tapti papildomu valdymo kanalu, o ne pilnu įprastų valdiklių pakaitalu.

    Kur tai gali prigyti toliau

    Neinvazinės neurotechnologijos sparčiai plečiasi ir už klasikinių smegenų sąsajų ribų: rinkoje daugėja dėvimų sprendimų, kurie siekia būti lengvesni, greičiau paruošiami ir tinkami kasdieniam naudojimui. Greta EEG vis dažniau minimos ir kitos kryptys, pavyzdžiui, fNIRS, kuri matuoja kraujo prisotinimo deguonimi pokyčius ir taip netiesiogiai vertina smegenų aktyvumą.

    Masinei rinkai svarbiausia tampa kaina, patogumas ir kuo mažesnis įvedimo barjeras. „Cerebionics“ vizijoje tai galėtų būti atskiras dėvimas įrenginys arba technologija, integruota į kitus kasdienius produktus, pavyzdžiui, akinius ar apsauginius akinius.

    Neurinių duomenų klausimas

    Smegenų signalų rinkimas neišvengiamai kelia privatumo klausimų, nes net anonimizuoti biologiniai duomenys gali būti jautrūs. Europoje tokiai informacijai gali būti taikomi bendrieji asmens duomenų apsaugos reikalavimai, o praktikoje daug dėmesio skiriama duomenų minimizavimui ir saugiam saugojimui.

    „Cerebionics“ nurodo, kad renkami signalai anonimizuojami, pašalinant identifikuojančius metaduomenis, ir saugomi lokaliai, o ne debesijoje. Augant komerciniam susidomėjimui, tokie principai taps vienu iš pasitikėjimo veiksnių, lemiančių, ar neurotechnologijos išeis už nišinių taikymų ribų.

  • Kavos gerti nebūtina: mokslininkai atskleidė, ką per 5 minutes gali padaryti jos kvapas

    Kavos puodelis ne visada būtinas, kad pasijustume žvalesni ar ramesni. Japonijos mokslininkų tyrimas parodė, kad vien kelias minutes pabuvus šalia šviežiai užplikytos kavos aromato, daliai žmonių gali pagerėti savijauta ir pakisti tam tikri smegenų aktyvumo rodikliai.

    Tyrimą atliko Showa farmacijos universiteto mokslininkai. Jame dalyvavo 20 studentų nuo 20 iki 29 metų, o tyrimo metu dalyviai kavos negėrė, tik sėdėjo šalia ką tik paruošto gėrimo maždaug 50 centimetrų atstumu.

    Mokslininkai naudojo standartizuotą paruošimą: kava buvo gaminama iš 20 gramų maltos kavos ir 400 mililitrų 85 laipsnių temperatūros vandens. Prieš ir po 5 minučių aromato poveikio buvo vertinamas dalyvių nusiteikimas, taip pat fiksuojami fiziologiniai rodikliai.

    Po 5 minučių dauguma dalyvių pranešė apie sumažėjusį nuovargį, įtampą, nerimą ir pasimetimą, rečiau įvardijo prislėgtumą. Kartu tyrėjai užfiksavo pakitusį EEG rodiklį, kurį šiame darbe naudojo kaip atsipalaidavimo indeksą.

    Įdomu tai, kad širdies susitraukimų dažnis ir širdies ritmo variabilumas reikšmingai nepakito. Taip pat nebuvo aiškios sąsajos tarp to, kas jautė didžiausią nuotaikos pagerėjimą, ir to, kieno EEG pokytis buvo ryškiausias.

    Tyrėjų vertinimu, tokia reakcija gali būti susijusi su tuo, kaip kvapai veikia emocijas ir prisiminimus. Uoslės signalai glaudžiai susiję su smegenų sritimis, atsakingomis už nuotaiką ir asociacijas, todėl kavos aromatas gali „įjungti“ įprastus rytinius ar poilsio scenarijus net ir negeriant paties gėrimo.

    Vis dėlto mokslininkai pabrėžė, kad rezultatai dar nėra tiesioginis įrodymas, jog būtent kavos kvapas sukelia pokyčius. Tyrime nebuvo kontrolinės grupės, todėl dalį efekto galėjo lemti paprastas 5 minučių poilsis, lūkesčiai ar pati situacija, o išvados kol kas taikytinos tik siaurai jaunų suaugusiųjų grupei.

    Ekspertai tokiais atvejais paprastai rekomenduoja rezultatus vertinti kaip ankstyvą užuominą, o ne praktinę taisyklę visiems. Norint patikimų išvadų, prireiktų didesnių imčių, skirtingo amžiaus dalyvių, aklo dizaino ir palyginimo su neutraliais kvapais ar poilsiu be aromato.

  • Schizophrenia study suggests brain prediction errors may drive hearing voices, and hints at an EEG biomarker

    Schizophrenia study suggests brain prediction errors may drive hearing voices, and hints at an EEG biomarker

    Researchers at UNSW Sydney say they have found some of the clearest evidence yet that auditory verbal hallucinations in schizophrenia may stem from a breakdown in how the brain recognizes its own inner speech. The team argues the brain may mislabel self-generated thoughts as if they were external voices.

    The study, published in Schizophrenia Bulletin, focuses on a well-known theory in psychiatry: that hallucinated voices can arise when the brain’s normal system for predicting the sound of one’s own speech fails. If that prediction signal misfires, activity in sound-processing regions may look more like the brain is hearing someone else.

    How inner speech is measured

    Because inner speech is private, testing it directly has long been difficult. The researchers used EEG recordings to track brain responses while participants silently imagined speaking simple syllables while hearing sounds through headphones.

    In everyday speech, the brain typically dampens activity in the auditory cortex because it anticipates the sensory consequences of one’s own voice. The new work examined whether that suppression effect also appears during imagined speech, and whether it differs in people who hear voices.

    What the EEG signals showed

    The experiment compared 55 people with schizophrenia spectrum disorders who had experienced auditory hallucinations within the previous week, 44 people with schizophrenia without recent hallucinations, and 43 healthy participants. During the task, participants imagined saying “bah” or “bih” while the same sounds were sometimes played aloud, without advance notice of a match.

    Healthy participants showed reduced brain responses when the imagined syllable matched the sound they heard, consistent with accurate prediction and sensory suppression. By contrast, people with recent hallucinations showed the opposite pattern, with stronger responses when the imagined and heard sounds matched.

    Participants with schizophrenia who had not recently heard voices showed responses between the other two groups. The authors say that gradient could indicate a link between the disrupted prediction mechanism and the current presence of hallucinations, rather than diagnosis alone.

    Could this become a biomarker?

    The team says the findings strengthen the case that some hallucinated voices feel real because the brain processes inner speech as if it were coming from outside. They also argue the EEG signature could eventually contribute to a biomarker approach, an area where schizophrenia still lacks definitive lab or imaging tests.

    Next, the researchers plan to test whether this response pattern can help identify people at elevated risk of psychosis before symptoms fully emerge. Earlier identification could support earlier intervention, although the authors note further validation is needed across broader populations and clinical settings.

  • EEG brain signals may offer a noninvasive path to restoring movement after spinal cord injury

    EEG brain signals may offer a noninvasive path to restoring movement after spinal cord injury

    Researchers are moving closer to a noninvasive way to help people with spinal cord injuries regain movement by decoding brain waves linked to intended actions. The approach centers on electroencephalography, or EEG, which records electrical activity from the scalp.

    In many spinal cord injuries, the brain can still generate normal movement commands, but damaged pathways prevent those signals from reaching muscles. That gap has driven efforts to build new routes for communication rather than repairing the spinal cord itself.

    A bid to avoid brain surgery

    A study published in APL Bioengineering by scientists in Italy and Switzerland examined whether EEG can reliably capture signals produced when patients attempt to move paralyzed limbs. The long-term goal is to translate those signals into commands that could drive assistive devices or stimulation therapies.

    Much of the earlier progress in brain-computer interfaces has relied on implanted electrodes that record activity directly from the brain. While implants can provide clearer signals, they also bring surgical risk and ongoing concerns such as infection and device complications.

    Why legs are harder to decode

    EEG is safer and easier to repeat, but it faces a fundamental limitation: signals recorded at the scalp are weaker and less precise than those captured inside the skull. This makes it difficult to pinpoint activity from deeper brain regions involved in movement control.

    The researchers noted that decoding attempts to move the legs can be especially challenging, because lower-limb control is represented more centrally in the brain. By contrast, signals for hand and arm movements are often easier to separate with surface recordings.

    Machine learning shows early promise

    To interpret the EEG patterns, the team used machine learning designed to work with small, complex datasets typical of clinical research. Patients wore an EEG cap and were asked to attempt simple movements while the system learned patterns associated with effort versus rest.

    The method could distinguish when a participant was trying to move versus staying still, but it struggled to reliably differentiate among specific movement types. The next step is improving classification so intended actions like standing or walking can be identified more consistently.

    Researchers say success would likely depend on better algorithms, improved EEG hardware, and careful integration with downstream technologies such as stimulators or external assistive systems. For patients, the appeal is clear: a potential route toward meaningful function without placing electrodes in the brain.

  • Study finds listeners use hand gestures to anticipate the next word in conversation

    In face-to-face conversation, people do more than listen to speech: they also read the hands. New research suggests that listeners use meaningful hand gestures to predict which words a speaker is likely to say next, speeding up comprehension.

    The work, led by scientists at the Max Planck Institute for Psycholinguistics and Radboud University in Nijmegen, tested whether gestures provide advance cues about upcoming speech. The team combined behavioural measures with electroencephalography, or EEG, to track how the brain responds.

    Avatars reveal predictive listening

    To tightly control timing and movement, the researchers used realistic virtual avatars that asked everyday questions. In one experiment, the avatar paused just before a key word, such as type, while making either a relevant typing gesture, a meaningless movement, or no movement at all.

    Participants were asked to guess how the sentence would end before hearing the missing word. They predicted the target word more often when they saw the matching gesture, indicating that hand movements can guide expectations about what comes next.

    EEG signals anticipation and easier processing

    A second experiment examined brain activity while a different group simply listened to the full questions. During the silent pause before the target word, EEG patterns associated with anticipation differed depending on whether a meaningful gesture was present.

    After the target word appeared, the brain showed a reduced N400 response when the gesture matched the word, a signal commonly linked to easier semantic processing. Together, the results suggest gestures help listeners prepare for upcoming meaning rather than merely adding emphasis after the fact.

    Implications for robots and assistants

    The findings also point to practical design choices for artificial agents, including robots and virtual assistants that use embodied avatars. If gestures can help humans predict speech in natural conversation, adding well-timed, meaningful hand movements could make synthetic communicators easier to understand.

    Researchers say the broader takeaway is that language comprehension is inherently multimodal. Listeners do not wait passively for words to arrive, but actively integrate visual cues such as gestures to anticipate what a speaker is about to say.