Meta onthulde Brain2Qwerty v2, een niet-invasieve hersen-computerinterface, die getypte zinnen in realtime decodeert uit ruwe neurale signalen. De aankondiging viel samen met de publicatie van het originele Brain2Qwerty-onderzoek in *Nature Neuroscience*. Het bedrijf beweert dat dit systeem het best presterende in zijn soort is.
Brain2Qwerty v2 bereikt een gemiddelde woordnauwkeurigheid van 61% bij deelnemers die magneto-encefalografie (MEG) gebruiken. Voor de best presterende deelnemer bereikte de nauwkeurigheid 78%, waarbij meer dan de helft van de gedecodeerde zinnen één of minder woordfouten bevatte.
Het systeem werd getraind op ongeveer 22.000 zinnen van negen vrijwilligers, die elk gedurende 10 uur werden opgenomen terwijl ze een MEG-apparaat droegen en typten. De decoderingspijplijn maakt gebruik van end-to-end deep learning op ruwe hersensignalen in combinatie met verfijnde grote taalmodellen, waardoor het systeem een brug kan slaan naar wat Meta omschreef als de kloof tussen luidruchtige neurale gegevens en coherente taal.
Dit bijgewerkte systeem gaat verder dan de decodering op tekenniveau van zijn voorganger en richt zich op het rechtstreeks decoderen van woorden en semantiek. Meta stelde dat de prestaties log-lineair schalen met het datavolume, wat wijst op potentieel voor verdere verbetering naarmate er meer trainingsgegevens worden gebruikt.
De woordnauwkeurigheid van 61% betekent een aanzienlijke verbetering ten opzichte van eerdere niet-invasieve methoden. Brain2Qwerty v1, dezelfde dag ook gepubliceerd in *Nature Neuroscience*, behaalde een karakterfoutpercentage van 32% met behulp van MEG. Historisch gezien is een hoge nauwkeurigheid op woordniveau bij het decoderen van de hersenen alleen haalbaar geweest door middel van chirurgische implantaten, die in de loop van de tijd risico’s met zich meebrengen zoals infectie en signaalverslechtering.
Meta positioneerde dit onderzoek als een mogelijke oplossing voor patiënten met hersenletsels of neurologische aandoeningen die de communicatie beïnvloeden. “Wij geloven dat dit onderzoek het potentieel heeft om echt een verschil te maken voor de miljoenen mensen die lijden aan hersenletsels of stoornissen waardoor ze niet kunnen communiceren”, aldus het bedrijf.
Ter ondersteuning van verder onderzoek heeft Meta de volledige trainingscode vrijgegeven voor zowel Brain2Qwerty v1 als v2. Het Baskische Centrum voor Cognitie, Hersenen en Taal heeft ook de v1-dataset vrijgegeven. De publieke reactie was gemengd: sommigen prezen de technologie vanwege de toegankelijkheid ervan, terwijl anderen hun wantrouwen uitten over Meta’s betrokkenheid bij hersenleestechnologie, gezien het bedrijfsmodel van het bedrijf dat gericht was op reclame.
