Brain2Qwerty v2 单词解码准确率达61%

Brain2Qwerty v2 实现非侵入式脑电信号实时解码句子

Meta 公司推出的 Brain2Qwerty v2 系统，能够在非侵入式脑部记录中实时解码句子。该系统基于九名志愿者提供的 22000 个句子进行训练，项目包含开源代码、数据集及研究资金支持。

Brain2Qwerty v2：Meta 在非侵入式脑电转文字技术上的最新突破

这款全新的人工智能系统能够将原始脑电信号直接转化为文字，且无需进行手术。Meta 表示，这项研究未来有望帮助数百万因脑损伤或神经系统疾病而无法正常沟通的患者。

借助 AI 模型，Brain2Qwerty v2 显著提升准确率

与依赖植入电极的传统脑机接口不同，Brain2Qwerty v2 采用头盔式脑磁图（MEG）扫描仪来捕捉大脑活动。研究人员利用从九名志愿者处收集的约 22000 个句子对模型进行训练，每位志愿者佩戴设备进行了约 10 小时的打字训练。

该 AI 系统通过端到端的深度学习模型处理原始神经信号。Meta 还利用神经数据对大型语言模型进行了微调，使系统能够理解语义上下文，而不仅仅是解码单个字符。据 Meta 称，Brain2Qwerty v2 的平均单词准确率达到了 61%，相较于早期非侵入式方法仅约 8% 的准确率有了显著提升。

Brain2Qwerty v2 助力未来脑机接口发展

Meta 认为，Brain2Qwerty v2 缩小了非侵入式系统与手术植入式脑机接口之间的性能差距。该公司指出，随着训练数据的增加，解码准确率持续提升，这意味着未来版本的表现可能更佳。

为鼓励进一步研究，Meta 已通过其数字大脑项目发布了该项目的源代码和数据集。同时，该公司还宣布设立 500 万美元基金，专门用于扩展开放神经科学数据集。这项研究成果与一篇发表在《自然·神经科学》上的论文相呼应，Meta 在该论文中主张，更安全的非侵入式技术能使脑机接口在更广泛的医疗应用中更具实用性。行业内也在开展类似工作，包括开发针对神经系统疾病患者沟通技术的项目。

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