Meta AI推出非入侵式脑机技术Brain2Qwerty,可将大脑信号转换为文本

2月11日消息,据外媒报道,Meta AI推出了Brain2Qwerty,这是一种新的人工智能系统,可以在不需要手术的情况下将大脑信号转换为文本。 该系统使用非侵入性方法,包括脑电图(EEG)和脑磁图(MEG)来记录大脑活动。 在这项研究中,健康的志愿者记住句子,然后在QWERTY键盘上打字,同时捕捉他们的大脑信号。

Meta AI推出非入侵式脑机技术Brain2Qwerty,可将大脑信号转换为文本

2月11日消息,据外媒报道,Meta AI推出了Brain2Qwerty,这是一种新的人工智能系统,可以在不需要手术的情况下将大脑信号转换为文本。

该系统使用非侵入性方法,包括脑电图(EEG)和脑磁图(MEG)来记录大脑活动。在这项研究中,健康的志愿者记住句子,然后在QWERTY键盘上打字,同时捕捉他们的大脑信号。这种创新的方法可能会帮助那些失去说话或移动能力的人,为需要脑部手术的侵入性神经假体提供一种更安全的选择。

Brain2Qwerty的工作分为三个简单的步骤。首先,一个卷积模块检查500毫秒的大脑活动片段,以找到有用的模式。接下来,转换器模块处理信号序列以理解输入句子的上下文。最后,预先训练的语言模型通过纠错来改进文本输出。这项研究涉及35名参与者的录音。结果表明,当使用MEG时,系统的平均错误率为32%,最好的情况下错误率仅为19%。相比之下,脑电图记录的错误率为67%。

研究人员将Brain2Qwerty与其他常见模型进行了比较,发现Brain2Qwerty在解码手部动作和字符方面都有更好的表现。MEG信号质量较高,信噪比优于EEG,有助于提高准确率。这些发现表明,先进的深度学习方法可以增强非侵入性脑机接口,使其更可靠,性能更接近侵入性系统。

这一突破是脑机接口研究的重要一步。然而,挑战仍然存在,因为MEG设备价格昂贵,需要专门的设施。Meta正在探索更新、更实惠的技术,以便在未来实现这一系统。此外,这项研究是针对健康个体进行的,需要进一步研究以使其适用于严重残疾者。Meta AI在Brain2Qwerty上的工作为有语言或运动障碍的患者提供了更安全的交流方式。这项研究强调了如何将深度学习与先进的大脑记录技术相结合,从而产生实用的医疗保健解决方案。

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