Los investigadores han lanzado Brain2Qwerty v2, una pipeline de IA no invasiva que descodifica oraciones en tiempo real a partir de registros de magnetoencefalografía (MEG) sin implantes quirúrgicos. El sistema alcanza una tasa de precisión de palabras del 61% en general y hasta el 78% para los mejores participantes, superando significativamente a métodos no invasivos anteriores.
- Entrenado con aproximadamente 22.000 oraciones de nueve participantes que llevaban dispositivos MEG mientras escribían.
- Utiliza aprendizaje profundo de extremo a extremo para descodificar directamente a partir de señales cerebrales en bruto en lugar de pipelines diseñados manualmente.
- Ajusta finamente modelos de lenguaje grandes con datos neuronales para aprovechar el contexto semántico y conectar entradas ruidosas.
- Despliega agentes de IA para explorar optimizaciones de la pipeline de descodificación, con las configuraciones finales seleccionadas por ingenieros.
- Publica el código completo de entrenamiento para v1 y v2, junto con el conjunto de datos v1 del socio BCBL.
Esta investigación tiene como objetivo proporcionar una alternativa escalable a los neuroprótesis invasivos para millones de personas con lesiones cerebrales que impiden la comunicación. Al avanzar en modelos fundamentales abiertos del cerebro, los autores esperan acelerar la identificación y el tratamiento de trastornos neurológicos.