Tether Evo、被験者横断AIモデルに関する査読付きBCI論文3本を発表

テザー（USDT）の人工知能・神経科学研究イニシアチブであるTether Evoは、ブレイン・コンピューター・インターフェース（BCI）に関する査読付き論文3本を発表した。焦点となっているのは、各人ごとに個別に訓練するのではなく、単一のAIモデルが異なる個人間で神経信号を解釈できるかどうかである。この取り組みは音声、視覚、音楽を対象としており、あらゆる脳がわずかに異なる信号を生み出すため、BCIの長年の課題への対応を目指すものである。論文のうち2本はローマ大学トル・ヴェルガータ校（UniTOV）と共同で開発された。音声に関する1本はJournal of Neural Engineeringに掲載され、音声BCI向けのヒト神経データの被験者横断デコーディングを検証している。この研究は、負傷や事故の後に視覚、聴覚、発話などの機能を失った人々を支援するものと位置付けられている。視覚の研究では、テザー（USDT）とUniTOVの研究者が数千枚の画像を見ているマカクザルの神経信号を記録し、その活動から動物が見ていたものを再構成した。テザー（USDT）によると、200ミリ秒の神経データで70%の精度を達成したという。同社は、このモデルが形状、色、内容を捉えたもっともらしい再構成を生成したと述べた。3本目の研究では、5人が10ジャンルにまたがる540曲を聴いている間のfMRI（血中酸素変化を追跡する脳画像法）スキャンを記録して音楽を分析した。テザー（USDT）はこのより広範な取り組みをプライバシーと結び付け、神経データはオンデバイスAIスタックを通じて保護されたままであるべきだと述べた。