Apple sta esplorando con maggiore attenzione l’elaborazione dei segnali cerebrali, e uno studio recente offre un’indicazione interessante sulla direzione in cui potrebbe muoversi. La ricerca presenta un metodo chiamato PARS (PAirwise Relative Shift), ideato per interpretare come due frammenti di un tracciato EEG si collocano tra loro nel tempo. A differenza dei modelli che necessitano di grandi quantità di dati etichettati, PARS si basa su un apprendimento autonomo che sfrutta la struttura temporale del segnale, riducendo una delle principali barriere nello sviluppo di algoritmi affidabili.
Il concetto è semplice nella teoria ma sofisticato nella pratica: il sistema impara a riconoscere gli spostamenti temporali tra segmenti scelti casualmente, senza alcuna etichetta che indichi ciò che rappresentano. Un cambio di paradigma che evita migliaia di ore di annotazioni manuali e permette ai modelli di cogliere dipendenze a lungo raggio, fondamentali per comprendere la dinamica elettrica del cervello.
I test, il dataset ear-EEG e l’indizio che richiama gli AirPods
Nei test realizzati su quattro dataset diversi, PARS ha eguagliato o superato le performance dei metodi più consolidati, risultando particolarmente efficace in scenari con poche o nessuna etichetta disponibile. Tra i dataset impiegati ce n’è uno che spicca: EESM17, ottenuto tramite ear-EEG, ovvero registrazioni raccolte attraverso elettrodi posti attorno o dentro il padiglione auricolare.
Questa tecnologia, già considerata una delle più promettenti per portare l’analisi EEG al di fuori degli ospedali, entra in risonanza con un’altra informazione ormai nota: nel 2023 Apple ha depositato un brevetto dedicato a un dispositivo capace di raccogliere biosignali dall’orecchio mediante una serie di elettrodi interni, selezionati dinamicamente in base alla qualità del contatto. Il documento descrive anche applicazioni legate al monitoraggio del sonno, all’individuazione di anomalie e al rilevamento di attività epilettiche, ambiti in cui uno strumento basato su autoapprendimento come PARS potrebbe trovare un impiego naturale.
Hardware e software convergono verso un obiettivo comune
Lo studio non cita gli AirPods e non esiste alcun legame diretto con il brevetto, ma la combinazione degli elementi appare significativa. Da un lato Apple valuta soluzioni hardware per ottenere un segnale EEG affidabile dal canale uditivo; dall’altro indaga tecniche software capaci di interpretare quei segnali senza dipendere da enormi dataset etichettati.
L’insieme suggerisce un interesse crescente verso auricolari capaci di svolgere funzioni biometriche avanzate, superando la semplice misurazione ottica della frequenza cardiaca. Non è possibile prevedere se o quando queste tecnologie arriveranno davvero su un prodotto di larga diffusione, ma i tasselli iniziano a mostrare coerenza e indirizzano verso un futuro in cui l’ascolto potrebbe intrecciarsi con il monitoraggio dell’attività cerebrale.
