Meta ha presentato Brain2Qwerty v2, un’interfaccia cervello-computer non invasiva, che decodifica le frasi digitate da segnali neurali grezzi in tempo reale. L’annuncio ha coinciso con la pubblicazione della ricerca originale Brain2Qwerty su *Nature Neuroscience*. L’azienda afferma che questo sistema è il più performante nel suo genere.
Brain2Qwerty v2 raggiunge una precisione media delle parole del 61% tra i partecipanti che utilizzano la magnetoencefalografia (MEG). Per il partecipante con le migliori prestazioni, la precisione ha raggiunto il 78%, con oltre la metà delle frasi decodificate contenenti uno o meno errori di parola.
Il sistema è stato addestrato su circa 22.000 frasi di nove volontari, ciascuna registrata per 10 ore mentre indossava un dispositivo MEG e digitava. La pipeline di decodifica utilizza l’apprendimento profondo end-to-end su segnali cerebrali grezzi combinato con modelli linguistici di grandi dimensioni ottimizzati, consentendo al sistema di colmare quello che Meta ha descritto come il divario tra dati neurali rumorosi e linguaggio coerente.
Questo sistema aggiornato va oltre la decodifica a livello di carattere del suo predecessore, concentrandosi direttamente sulla decodifica di parole e semantica. Meta ha affermato che le prestazioni si adattano in modo lineare al volume dei dati, indicando il potenziale per un ulteriore miglioramento man mano che vengono utilizzati più dati di addestramento.
La precisione delle parole del 61% segna un miglioramento significativo rispetto ai precedenti metodi non invasivi. Brain2Qwerty v1, anch’esso pubblicato lo stesso giorno su *Nature Neuroscience*, ha ottenuto un tasso di errore dei caratteri del 32% utilizzando MEG. Storicamente, un’elevata precisione a livello di parola nella decodifica cerebrale è stata ottenibile solo attraverso impianti chirurgici, che comportano rischi come infezioni e degrado del segnale nel tempo.
Meta ha posizionato questa ricerca come una potenziale soluzione per i pazienti con lesioni cerebrali o disturbi neurologici che influiscono sulla comunicazione. “Crediamo che questa ricerca abbia il potenziale per fare davvero la differenza per milioni di persone che soffrono di lesioni cerebrali o disturbi che impediscono loro di comunicare”, ha affermato la società.
Per supportare ulteriori ricerche, Meta ha rilasciato il codice di formazione completo sia per Brain2Qwerty v1 che per v2. Anche il Centro basco sulla cognizione, il cervello e il linguaggio ha rilasciato il set di dati v1. La reazione del pubblico è stata mista, con alcuni che hanno elogiato la tecnologia per la sua accessibilità e altri che hanno espresso sfiducia nei confronti del coinvolgimento di Meta nella tecnologia di lettura del cervello, dato il modello di business dell’azienda incentrato sulla pubblicità.
