शोधकर्ताओं ने Brain2Qwerty v2 जारी किया है, जो एक गैर-आक्रामक AI पाइपलाइन है जो सर्जिकल इम्प्लांट के बिना मैग्नेटोएन्सेफेलोग्राफी (MEG) रिकॉर्डिंग से वास्तविक समय की वाक्यों को डिकोड करती है। सिस्टम ने समग्र रूप से 61% शब्द सटीकता दर हासिल की है और शीर्ष प्रदर्शनकर्ताओं के लिए यह 78% तक पहुंचती है, जो पिछले गैर-आक्रामक तरीकों से काफी बेहतर है।
- लगभग 22,000 वाक्यों पर प्रशिक्षित किया गया, जो नौ प्रतिभागीयों द्वारा MEG उपकरण पहनते हुए टाइप करते समय एकत्र किए गए थे।
- हाथ से तैयार पाइपलाइन के बजाय सीधे कच्चे मस्तिष्क संकेतों से डिकोड करने के लिए एंड-टू-एंड डीप लर्निंग का उपयोग करता है।
- शोर वाले इनपुट को पार करने और अर्थव्यवस्थात्मक संदर्भ का लाभ उठाने के लिए न्यूरोनल डेटा पर बड़े भाषा मॉडलों को फाइन-ट्यून करता है।
- पाइपलाइन अनुकूलन की खोज के लिए AI एजेंट तैनात किए गए हैं, और अंतिम कॉन्फ़िगरेशन इंजीनियरों द्वारा चुने गए हैं।
- v1 और v2 के लिए पूर्ण प्रशिक्षण कोड का, साथ ही भागीदार BCBL से v1 डेटासेट का प्रकाशन किया गया है।
यह शोध उन लाखों लोगों के लिए आक्रामक न्यूरोप्रोस्थेटिक्स का एक स्केलेबल विकल्प प्रदान करने का लक्ष्य रखता है जिनके मस्तिष्क क्षतियों के कारण संचार में बाधा उत्पन्न होती है। मस्तिष्क के खुले मौलिक मॉडलों को आगे बढ़ाकर, लेखकों की आशा है कि वे तंत्रिका विकारों की पहचान और उपचार में गति लाएंगे।