メタは脳外科なしで直接テキストに人間の脳活動を翻訳しようとする脳2Qwerty v2と呼ばれる新しいシステムを発表しました。 同社によると、脳の損傷のためにコミュニケーション能力を失った人々を中心に研究が目的でした。

MEGで脳信号をログ化

ヘルメット状の脳イメージング装置、脳磁気スキャナー(MEG)に依存しています。 人が入力している脳信号を記録し、元の神経信号をエンドツーエンドのAIモデルに入力し、ユーザーが入力したい文章を再構築します。

メタは、このモデルも、大きな言語モデルのセマンティックな能力を組み合わせることで、複雑な脳信号の場合には、文脈に応じて認識が改善される可能性があることを示しています。

平均単語精度が61%に増加

メタが開示したデータによると、9つのボランティアに基づくデータトレーニングは、Brain2Qwerty v2で完了しました。 各参加者は、約10時間のアクティブなタイピング期間のMEGデバイスを着用し、合計約22,000の文を着用します。

メタは、システムの平均的な単語の精度率が1セントで61であったことを述べています。これは以前の方法よりも著しく高くなっています。 また、研修データの増加に伴い、解読の精度が上昇し、経路のさらなる最適化のための部屋があることも示しました。

  • トレーニングステートメントは、約22億です。
  • 9名参加
  • 古い、または革新的な方法は、約8%正確です。

同期オープンコードと研究データ

メタは、Brain2Qwerty v1とv2のトレーニングコードが公開され、その研究パートナーはv1データセットを公開することを示しています。 このプロジェクトでは、オープンな神経科学データセットの開発を支援するために$ 5,000,000の資金もあります。

メタ研究者は、Natural-Neuroscienceで公開されたコンパニオンペーパーで、現在の高性能脳インタフェースのほとんどはまだ注入された電極に依存していると指摘し、手術リスクや注入された機器の長期的メンテナンスを含む理由で大規模に拡大することは困難です。

脳のインターフェイスは上昇し続けます。

メタは、この未解決プログラムの精度率は、通常、技術を注入することによって達成されたものに近いと信じています。そして、侵襲的な神経心理学者と非外科通信システム間のギャップを狭くする可能性があります。

このリリースは、脳インタフェースの学習が熱し続けているときにも発生します。 OpenAIのCEOであるサム・アルトマンがサポートするマスクとマージ・ラボのNeuralinkは、神経系障害の人々を助ける技術を推進しています。

同時に、より多くの研究チームとスタートアップは、AIを使用して、システムレス性能を改善しようとしています。 以前、Neurableは集中力と認知疲労を監視したAI脳のイヤホンを導入しました。MITブレークアッププロジェクトAlterEgoは、顔とlarynx神経筋信号をテキストと指示に変換するウェアラブルデバイスをリリースしました。