딥 러닝을 통해 구음 장애 환자의 뇌파를 단어로 변환시켰다는 연구 결과가 나왔다.

구음 장애를 가진 사람은 언어학적 이해 능력은 보존돼 있지만 마비로 인해 말을 할 수 없는 상태로 구음 장애의 가장 대표적인 원인은 뇌졸중, 근위축성 축상 경화증이다.

샌프란시스코 대학교의 연구진들은 구음 장애가 있는 36세 참가자의 조음을 담당하는 감각 운동 피질에 전극을 이식한 후 딥 러닝 모델을 이용하여 참가자의 뇌파로부터 단어를 인식하고 분류하게 했다.

참가자는 20세에 뇌졸중으로 인한 중증 마비로 인해 구음 장애가 있어서 단어를 발음하지 못하는 것을 제외하고는 정상적인 인지 기능을 가진 사람이었다. 그는 약간의 머리 움직임으로 조종할 수 있는 컴퓨터 기반의 타자기를 통해 소통이 가능했지만 1분에 5개 정도의 정확한 단어만을 입력할 수 있었다.

81주 동안 48번의 훈련을 소화한 결과 그는 1분에 15개의 단어를 입력할 수 있었고 오류율은 26%로 유효성 기준인 30% 미만이었다.

연구진들은 48번의 훈련 동안 참가자에게 단어를 보여준 후 그 단어를 말하게 했으며 각 훈련마다 참가자는 단어를 말하는 생각을 통해 최대한 빠르게 단어를 입력했다.

그들은 이러한 훈련을 통해 얻은 22시간 분량의 대뇌 활성 데이터를 이용해 딥 러닝 모델을 학습시켰다. 마지막 두번의 훈련에서 참가자는 그동안 학습한 단어들을 이용해 세 단어로 구성된 문장까지 말할 수 있었다.

딥 러닝 알고리즘과 자연 언어 모델은 참가자의 대뇌 활성의 98%를 오류 없이 단어로 변환시켰으며 절반 이상을 오류 없이 문장으로 변환시켰다.