Default
Door Remote - 29 Jun 2026
In het kort
Meta introduceerde Brain2Qwerty v2, een niet-invasief AI-systeem dat hersenactiviteit in tekst decodeert.
Het model behaalde een gemiddelde woordnauwkeurigheid van 61%, vergeleken met ongeveer 8% voor eerdere niet-invasieve methoden.
Meta heeft de trainingscode voor Brain2Qwerty v1 en v2 vrijgegeven, terwijl zijn onderzoekspartner de v1-dataset vrijgeeft.
Meta introduceerde maandag Brain2Qwerty v2, een AI-systeem dat hersenactiviteit in tekst vertaalt met behulp van niet-invasieve hersenopnames. Het bedrijf zei dat het onderzoek bedoeld is om mensen te helpen die het vermogen om te communiceren hebben verloren vanwege hersenletsel.
Het systeem registreert de hersenactiviteit met behulp van een helmachtige magneto-encefalografie (MEG) scanner, een niet-invasief apparaat voor beeldvorming van de hersenen dat vaak wordt gebruikt in neurowetenschappelijk onderzoek. Vervolgens worden deze ruwe neurale signalen ingevoerd in een end-to-end AI-model dat de zinnen reconstrueert die een persoon probeert te typen. Meta zei dat het de nauwkeurigheid verder verbetert door grote taalmodellen op neurale gegevens af te stemmen, waardoor het systeem semantische context kan gebruiken bij het interpreteren van luidruchtige hersenopnames.
“We hebben Brain2Qwerty v2 getraind op ongeveer 22.000 zinnen van negen vrijwillige deelnemers, die elk gedurende 10 uur zijn opgenomen terwijl ze een magneto-encefalografie (MEG)-apparaat droegen terwijl ze actief aan het typen waren”, schreef Meta. “In plaats van te vertrouwen op handgemaakte pijpleidingen om neurale gebeurtenissen te detecteren, gebruiken we end-to-end deep learning om rechtstreeks uit ruwe hersensignalen te decoderen.”
Meta zei dat Brain2Qwerty een gemiddelde woordnauwkeurigheid van 61% behaalde, vergeleken met ongeveer 8% voor eerdere niet-invasieve methoden. Het bedrijf geeft de code en dataset van het systeem vrij als onderdeel van zijn Digital Brain Project, dat ook een fonds van $ 5 miljoen omvat ter ondersteuning van open neurowetenschappelijke datasets.
Meta zei ook dat de decoderingsnauwkeurigheid verbeterde naarmate de hoeveelheid trainingsgegevens toenam, wat suggereert dat aanvullende gegevens de prestaties verder zouden kunnen verbeteren. Het bedrijf zei dat AI-agenten mogelijke optimalisaties voor de decoderingspijplijn hebben onderzocht voordat ingenieurs de definitieve trainingsconfiguratie selecteerden.
In een begeleidend artikel gepubliceerd in Nature Neuroscience betoogden Meta-onderzoekers dat hoewel AI de decodering van hersenen naar tekst aanzienlijk heeft verbeterd, de meeste goed presterende hersen-computerinterfaces nog steeds afhankelijk zijn van chirurgisch geïmplanteerde elektroden, waardoor ze moeilijk te schalen zijn vanwege de risico's die verbonden zijn aan hersenchirurgie en de uitdagingen van het in stand houden van implantaten in de loop van de tijd.
Meta zei dat Brain2Qwerty v2 de nauwkeurigheidsniveaus benadert die voorheen alleen werden bereikt met technieken die hersenchirurgie vereisen. Het bedrijf zei dat zijn niet-invasieve aanpak zou kunnen helpen de kloof te overbruggen tussen invasieve neuroprothesen en communicatiesystemen waarvoor geen operatie nodig is.
“Onze hoop is dat dit werk, dat in de openbaarheid wordt gedaan, de neurowetenschappen vooruit helpt om neurologische aandoeningen sneller te identificeren, diagnosticeren en behandelen dan in silo’s”, schreef Meta.
De aankondiging komt terwijl het onderzoek naar hersen-computerinterfaces versnelt, onder meer door Elon Musk’s Neuralink en Merge Labs, ondersteund door Sam Altman, CEO van OpenAI, die technologie ontwikkelen om de communicatie voor mensen met neurologische aandoeningen te helpen herstellen.
Terwijl bedrijven als Neuralink en Synchron geïmplanteerde interfaces nastreven die chirurgie vereisen, gebruikt een groeiend aantal onderzoekers en startups AI om de prestaties van niet-invasieve systemen te verbeteren. In september 2024 introduceerde startup Neurable een AI-aangedreven EEG-hoofdtelefoon die is ontworpen om de focus en cognitieve vermoeidheid te monitoren. Een jaar later onthulde MIT-spin-out AlterEgo een wearable die stille neuromusculaire signalen van het gezicht en de keel omzet in tekst en commando's, waardoor het een praktisch alternatief wordt voor geïmplanteerde hersen-computerinterfaces.
Meta reageerde niet onmiddellijk op een verzoek om commentaar van Decrypt.
Dagelijkse debriefing NieuwsbriefBegin elke dag met de belangrijkste nieuwsverhalen van dit moment, plus originele artikelen, een podcast, video's en meer. Uw e-mail Download het! Download het!
Meta introduceerde Brain2Qwerty v2, een niet-invasief AI-systeem dat hersenactiviteit in tekst decodeert.
Het model behaalde een gemiddelde woordnauwkeurigheid van 61%, vergeleken met ongeveer 8% voor eerdere niet-invasieve methoden.
Meta heeft de trainingscode voor Brain2Qwerty v1 en v2 vrijgegeven, terwijl zijn onderzoekspartner de v1-dataset vrijgeeft.
Meta introduceerde maandag Brain2Qwerty v2, een AI-systeem dat hersenactiviteit in tekst vertaalt met behulp van niet-invasieve hersenopnames. Het bedrijf zei dat het onderzoek bedoeld is om mensen te helpen die het vermogen om te communiceren hebben verloren vanwege hersenletsel.
Het systeem registreert de hersenactiviteit met behulp van een helmachtige magneto-encefalografie (MEG) scanner, een niet-invasief apparaat voor beeldvorming van de hersenen dat vaak wordt gebruikt in neurowetenschappelijk onderzoek. Vervolgens worden deze ruwe neurale signalen ingevoerd in een end-to-end AI-model dat de zinnen reconstrueert die een persoon probeert te typen. Meta zei dat het de nauwkeurigheid verder verbetert door grote taalmodellen op neurale gegevens af te stemmen, waardoor het systeem semantische context kan gebruiken bij het interpreteren van luidruchtige hersenopnames.
“We hebben Brain2Qwerty v2 getraind op ongeveer 22.000 zinnen van negen vrijwillige deelnemers, die elk gedurende 10 uur zijn opgenomen terwijl ze een magneto-encefalografie (MEG)-apparaat droegen terwijl ze actief aan het typen waren”, schreef Meta. “In plaats van te vertrouwen op handgemaakte pijpleidingen om neurale gebeurtenissen te detecteren, gebruiken we end-to-end deep learning om rechtstreeks uit ruwe hersensignalen te decoderen.”
Meta zei dat Brain2Qwerty een gemiddelde woordnauwkeurigheid van 61% behaalde, vergeleken met ongeveer 8% voor eerdere niet-invasieve methoden. Het bedrijf geeft de code en dataset van het systeem vrij als onderdeel van zijn Digital Brain Project, dat ook een fonds van $ 5 miljoen omvat ter ondersteuning van open neurowetenschappelijke datasets.
Meta zei ook dat de decoderingsnauwkeurigheid verbeterde naarmate de hoeveelheid trainingsgegevens toenam, wat suggereert dat aanvullende gegevens de prestaties verder zouden kunnen verbeteren. Het bedrijf zei dat AI-agenten mogelijke optimalisaties voor de decoderingspijplijn hebben onderzocht voordat ingenieurs de definitieve trainingsconfiguratie selecteerden.
In een begeleidend artikel gepubliceerd in Nature Neuroscience betoogden Meta-onderzoekers dat hoewel AI de decodering van hersenen naar tekst aanzienlijk heeft verbeterd, de meeste goed presterende hersen-computerinterfaces nog steeds afhankelijk zijn van chirurgisch geïmplanteerde elektroden, waardoor ze moeilijk te schalen zijn vanwege de risico's die verbonden zijn aan hersenchirurgie en de uitdagingen van het in stand houden van implantaten in de loop van de tijd.
Meta zei dat Brain2Qwerty v2 de nauwkeurigheidsniveaus benadert die voorheen alleen werden bereikt met technieken die hersenchirurgie vereisen. Het bedrijf zei dat zijn niet-invasieve aanpak zou kunnen helpen de kloof te overbruggen tussen invasieve neuroprothesen en communicatiesystemen waarvoor geen operatie nodig is.
“Onze hoop is dat dit werk, dat in de openbaarheid wordt gedaan, de neurowetenschappen vooruit helpt om neurologische aandoeningen sneller te identificeren, diagnosticeren en behandelen dan in silo’s”, schreef Meta.
De aankondiging komt terwijl het onderzoek naar hersen-computerinterfaces versnelt, onder meer door Elon Musk’s Neuralink en Merge Labs, ondersteund door Sam Altman, CEO van OpenAI, die technologie ontwikkelen om de communicatie voor mensen met neurologische aandoeningen te helpen herstellen.
Terwijl bedrijven als Neuralink en Synchron geïmplanteerde interfaces nastreven die chirurgie vereisen, gebruikt een groeiend aantal onderzoekers en startups AI om de prestaties van niet-invasieve systemen te verbeteren. In september 2024 introduceerde startup Neurable een AI-aangedreven EEG-hoofdtelefoon die is ontworpen om de focus en cognitieve vermoeidheid te monitoren. Een jaar later onthulde MIT-spin-out AlterEgo een wearable die stille neuromusculaire signalen van het gezicht en de keel omzet in tekst en commando's, waardoor het een praktisch alternatief wordt voor geïmplanteerde hersen-computerinterfaces.
Meta reageerde niet onmiddellijk op een verzoek om commentaar van Decrypt.
Dagelijkse debriefing NieuwsbriefBegin elke dag met de belangrijkste nieuwsverhalen van dit moment, plus originele artikelen, een podcast, video's en meer. Uw e-mail Download het! Download het!