Meta презентує Brain2Qwerty v2: революційний ШІ для декодування мозкових хвиль у текст
Створіть обліковий запис, щоб зберегти статті.Додати в GoogleДодайте Decrypt як вибране джерело, щоб бачити більше наших історій у Google.
Коротко
- Meta представила Brain2Qwerty v2 — неінвазивну систему ШІ, яка декодує мозкову активність у текст.
- Модель досягла 61% точності розпізнавання слів, порівняно з приблизно 8% попередніх неінвазивних методів.
- Meta випустила код для навчання Brain2Qwerty v1 і v2, а партнер-дослідник – набір даних v1.
У понеділок компанія Meta представила Brain2Qwerty v2 — систему штучного інтелекту, яка перетворює мозкову активність на текст, використовуючи неінвазивні методи запису мозкової діяльності. Дослідження спрямоване на допомогу людям, які втратили здатність спілкуватися через ураження головного мозку.
Система реєструє мозкову активність за допомогою шоломоподібного магнітоенцефалографічного (МЕГ) сканера – неінвазивного пристрою для візуалізації мозку, який часто використовується в нейронаукових дослідженнях. Потім отримані нейронні сигнали подаються в наскрізну модель ШІ, яка реконструює речення, що людина намагається надрукувати. Meta зазначає, що додатково підвищила точність шляхом доналаштування великих мовних моделей (LLM) на нейронних даних, що дозволяє системі використовувати семантичний контекст при інтерпретації шумних записів мозкової активності.
«Ми тренували Brain2Qwerty v2 приблизно на 22 000 речень від дев’яти добровольців, кожен з яких проводив 10 годин у МЕГ-пристрої, активно набираючи текст», — повідомила Meta. «Замість використання ручних конвеєрів для виявлення нейронних подій, ми застосовуємо наскрізне глибоке навчання для декодування безпосередньо з необроблених сигналів мозку».
Meta заявила, що Brain2Qwerty досяг середньої точності розпізнавання слів на рівні 61%, порівняно з приблизно 8% у попередніх неінвазивних методах. Компанія випускає код системи та набір даних як частину свого Digital Brain Project, який також включає фонд у розмірі 5 мільйонів доларів для підтримки відкритих нейронаукових даних.
Meta також повідомила, що точність декодування зростала зі збільшенням обсягу навчальних даних, що свідчить про можливість подальшого покращення продуктивності за наявності додаткових даних. Компанія зазначила, що ШІ-агенти досліджували можливі оптимізації конвеєра декодування, перш ніж інженери обрали остаточну конфігурацію навчання.
У супутній статті, опублікованій у Nature Neuroscience, дослідники Meta стверджують, що хоча ШІ значно покращив декодування «мозок-текст», більшість високопродуктивних інтерфейсів «мозок-комп’ютер» (BCI) все ще залежать від хірургічно імплантованих електродів. Це ускладнює масштабування через ризики, пов’язані з операціями на мозку, та труднощі підтримки імплантатів протягом тривалого часу.
Meta стверджує, що Brain2Qwerty v2 наближається до рівнів точності, які раніше досягалися лише методами, що вимагають хірургічного втручання в мозок. Компанія вважає, що її неінвазивний підхід може допомогти подолати розрив між інвазивними нейропротезами та комунікаційними системами, які не потребують операцій.
«Ми сподіваємося, що ця робота, виконана відкрито, прискорить прогрес у нейронауках для швидшого виявлення, діагностики та лікування неврологічних розладів, ніж це відбувається в ізольованих дослідженнях», — зазначила Meta.
Це оголошення з’являється на тлі прискорення досліджень у галузі інтерфейсів «мозок-комп’ютер», зокрема від Neuralink Ілона Маска та Merge Labs, що підтримується генеральним директором OpenAI Семом Альтманом. Ці компанії розробляють технології для відновлення комунікації у людей з неврологічними розладами.
Тоді як компанії, такі як Neuralink та Synchron, розробляють імплантовані інтерфейси, що потребують хірургічного втручання, зростаюча кількість дослідників і стартапів використовують ШІ для підвищення продуктивності неінвазивних систем. У вересні 2024 року стартап Neurable представив навушники з ЕЕГ на основі ШІ, призначені для моніторингу уваги та когнітивної втоми. Роком пізніше MIT AlterEgo представив носимий пристрій, який перетворює тихі нейром’язові сигнали з обличчя та горла на текст і команди, позиціонуючи його як практичну альтернативу імплантованим інтерфейсам «мозок-комп’ютер».
Meta не одразу відповіла на запит про коментар від Decrypt.
Погляд Crypto Top: Цей прорив у неінвазивному нейронному декодуванні, керованому ШІ, може революціонізувати децентралізовані обчислювальні мережі, де обробка складних нейронних даних стане реальною, а також потенційно створить нові сценарії використання для токенів, що підтримують ШІ, таких як FET та TAO, у сфері управління даними про мозок.
Джерело: decrypt.co