>
Gráfico de Conceptos & Resumen usando Claude 3.5 Sonnet | Chat GPT4o | Llama 3:
Resumen:
1.- Corteza motora del habla: Área del cerebro que controla los movimientos del tracto vocal para la producción del habla.
2.- Descubrimiento de Harvey Cushing: Mapeó la corteza motora hace más de 100 años, mostrando la representación de las partes del cuerpo.
3.- Proceso de producción del habla: Aire de los pulmones, vibración de las cuerdas vocales, filtrado por la forma del tracto vocal.
4.- Investigación en pacientes con epilepsia: Electrodos implantados permiten el estudio de la actividad cerebral durante el habla.
5.- Control del tono vocal: Área específica del cerebro descubierta para controlar el tono vocal en el habla y el canto.
6.- Trayectorias articulatorias: El cerebro codifica primitivas del habla de baja dimensión para movimientos coordinados del tracto vocal.
7.- Neuroprótesis del habla: Tecnología para restaurar el habla en aquellos con lesiones neurológicas que afectan la comunicación.
8.- Síndrome de enclaustramiento: Condición en la que los pacientes retienen la cognición pero no pueden moverse o comunicarse.
9.- Decodificador de dos partes: Sistema que traduce la actividad cerebral en movimientos del tracto vocal, luego en habla sintetizada.
10.- Enfoque biomimético: Uso de representación articulatoria intermedia reduce los datos de entrenamiento requeridos para la síntesis del habla.
11.- Aprendizaje secuencia a secuencia: Técnica adaptada de la traducción automática para decodificar texto a partir de la actividad cerebral.
12.- Ensayo BRAVO: Ensayo clínico para neuroprótesis del habla en individuos paralizados.
13.- Algoritmo de detección del habla: Identifica cuando el paciente intenta pronunciar una palabra.
14.- Clasificación de palabras: Utiliza una red neuronal recurrente para determinar las probabilidades de las palabras intencionadas.
15.- Integración de modelo de lenguaje: Mejora la precisión considerando las probabilidades de palabras y el contexto de la oración.
16.- Aprendizaje por transferencia: Aplicación de representaciones aprendidas del modelo de una persona a otra.
17.- Enfoque fonema vs. articulatorio: Debate entre usar unidades lingüísticas o movimientos fisiológicos para la decodificación.
18.- Resolución de electrodos: Aumento del número y cobertura de electrodos para una mejor captura de señales cerebrales.
19.- Neuralink: Empresa de Elon Musk que desarrolla tecnología avanzada de interfaz cerebro-computadora.
20.- Limitaciones de BCI no invasivo: Los métodos no invasivos actuales carecen de resolución para una decodificación efectiva del habla.
21.- Recolección de datos de entrenamiento: Desafíos para obtener datos de verdad de pacientes que no hablan.
22.- Incorporación de retroalimentación: Potencial para usar la salida decodificada como retroalimentación para mejorar el rendimiento del modelo.
23.- Perspectivas comerciales: Expectativa de neuroprótesis médicas del habla disponibles comercialmente dentro de 10 años.
24.- Mejora de la memoria: Investigación en dispositivos que podrían mejorar la función de la memoria.
25.- Simulación de física: Potencial uso de simulaciones del tracto vocal para aumentar los datos de entrenamiento.
26.- Filtrado de ruido del cerebro: Capacidad superior del cerebro humano para filtrar el ruido de fondo en la percepción del habla.
27.- Redes neuronales en neurociencia: Uso creciente de redes neuronales para modelar y predecir la actividad cerebral.
28.- Desafíos de interpretación: Debate sobre priorizar el poder predictivo vs. la interpretabilidad en los modelos cerebrales.
29.- Modelado del sistema visual: Correspondencia entre capas de redes neuronales profundas y etapas de procesamiento de la corteza visual.
30.- Decodificación basada en contexto: Uso del conocimiento previo del contexto de la conversación para mejorar la precisión de la decodificación.
Bóveda del Conocimiento construida porDavid Vivancos 2024