i
ДАТАИСТ
Новости · 2026-08-31

От мозговых волн к словам: Brain2Qwerty — новый путь к общению без операции

@neuronium_ai @neuronium_ai

Исследовательская команда представила Brain2Qwerty v2 — систему, которая в реальном времени переводит неинвазивно записанную мозговую активность в предложения. Модель обучили на данных девяти добровольцев и примерно 22 000 предложений, записанных с помощью МЭГ во время набора текста. Точность распознавания слов достигла 61%, а у лучшего участника — 78%. Команда также открыла исходный код обучения версий v1 и v2, а Basque Center on Cognition, Brain, and Language выпускает набор данных для v1.

Обложка: От мозговых волн к словам: Brain2Qwerty — новый путь к общению без операции

Brain2Qwerty переводит мозговые сигналы в текст без операции

Источник: ai.meta.com

В прошлом году команда представила Brain2Qwerty v1 — исследование по переводу мозговой активности в текст без хирургического импланта. Теперь появилась версия v2: сквозной конвейер, который расшифровывает предложения в реальном времени по неинвазивным записям мозга и приближается по точности к методам, для которых требуется операция.

Чтобы ускорить исследования в нейронауке, авторы открывают полный код обучения Brain2Qwerty v1 и v2. Партнёр проекта, Basque Center on Cognition, Brain, and Language (BCBL), также публикует набор данных для v1.

Такая технология может помочь миллионам людей с повреждениями мозга, из-за которых они теряют способность общаться. Инвазивные методы — стереотаксическая электроэнцефалография и электрокортикография — уже показывали, что нейропротез, передающий сигналы системе расшифровки на базе ИИ, способен восстановить коммуникацию. Однако масштабировать такие решения сложно. Неинвазивный подход должен помочь сократить этот разрыв.

Источник: ai.meta.com

Brain2Qwerty v2 обучали примерно на 22 000 предложений от девяти добровольцев. Каждый участник проводил по 10 часов в устройстве для магнитоэнцефалографии (МЭГ) и в это время активно набирал текст.

Вместо заранее спроектированных конвейеров для поиска отдельных нейронных событий команда использовала сквозное глубокое обучение. Система расшифровывает данные непосредственно из исходных мозговых сигналов.

Источник: ai.meta.com

Файн-тюнинг больших языковых моделей на нейронных данных позволяет учитывать смысловой контекст. Благодаря этому система связывает зашумлённые записи мозга с последовательным языком.

Для поиска оптимизаций конвейера расшифровки команда привлекла ИИ-агентов. При этом итоговые настройки обучения инженеры выбрали вручную.

Источник: ai.meta.com

Brain2Qwerty v2 восстанавливает связные предложения из зашумлённых нейронных сигналов. Точность распознавания слов составила 61% — против 8% у других неинвазивных методов. Для лучшего участника показатель достиг 78%: более половины всех предложений система расшифровывала с одной ошибкой в слове или без неё.

22 000предложений для обучения
61%точность слов
8%точность других неинвазивных методов
78%результат лучшего участника

Авторы также обнаружили, что точность расшифровки растёт логарифмически вместе с объёмом данных. Это указывает на возможность сократить оставшийся разрыв с хирургическими методами за счёт дальнейшего увеличения набора данных.

Работа входит в программу по созданию открытых базовых моделей мозга. В неё уже входят модель Tribev2 для кодирования восприятия, NeuralSet для обработки мозговых данных в больших масштабах и NeuralBench для систематической оценки моделей.

Команда развивает проект вместе с сообществом. В рамках инициативы Digital Brain Project она недавно создала фонд на $5 миллионов для поддержки открытых наборов данных. Авторы рассчитывают, что открытая работа поможет быстрее выявлять, диагностировать и лечить неврологические заболевания, чем исследования, ведущиеся изолированно.

Источник: ai.meta.com

Ежедневные новости об ИИ

Каждый день отбираем важные новости об ИИ, роботах и метавселенных и рассказываем главное — без хайпа и воды. Если хотите понимать, что происходит в ИИ раньше остальных, — подписывайтесь.

Только важное — каждый день

В Telegram