2月11日消息，據(jù)外媒報道，Meta?AI推出了Brain2Qwerty，這是一種新的人工智能系統(tǒng)，可以在不需要手術的情況下將大腦信號轉換為文本。

該系統(tǒng)使用非侵入性方法，包括腦電圖(EEG)和腦磁圖(MEG)來記錄大腦活動。在這項研究中，健康的志愿者記住句子，然后在QWERTY鍵盤上打字，同時捕捉他們的大腦信號。這種創(chuàng)新的方法可能會幫助那些失去說話或移動能力的人，為需要腦部手術的侵入性神經(jīng)假體提供一種更安全的選擇。

Brain2Qwerty的工作分為三個簡單的步驟。首先，一個卷積模塊檢查500毫秒的大腦活動片段，以找到有用的模式。接下來，轉換器模塊處理信號序列以理解輸入句子的上下文。最后，預先訓練的語言模型通過糾錯來改進文本輸出。這項研究涉及35名參與者的錄音。結果表明，當使用MEG時，系統(tǒng)的平均錯誤率為32%，最好的情況下錯誤率僅為19%。相比之下，腦電圖記錄的錯誤率為67%。

研究人員將Brain2Qwerty與其他常見模型進行了比較，發(fā)現(xiàn)Brain2Qwerty在解碼手部動作和字符方面都有更好的表現(xiàn)。MEG信號質(zhì)量較高，信噪比優(yōu)于EEG，有助于提高準確率。這些發(fā)現(xiàn)表明，先進的深度學習方法可以增強非侵入性腦機接口，使其更可靠，性能更接近侵入性系統(tǒng)。

這一突破是腦機接口研究的重要一步。然而，挑戰(zhàn)仍然存在，因為MEG設備價格昂貴，需要專門的設施。Meta正在探索更新、更實惠的技術，以便在未來實現(xiàn)這一系統(tǒng)。此外，這項研究是針對健康個體進行的，需要進一步研究以使其適用于嚴重殘疾者。Meta?AI在Brain2Qwerty上的工作為有語言或運動障礙的患者提供了更安全的交流方式。這項研究強調(diào)了如何將深度學習與先進的大腦記錄技術相結合，從而產(chǎn)生實用的醫(yī)療保健解決方案。