Metas Brain2Qwerty erreicht 61 Prozent Wortgenauigkeit bei nicht-invasiver Hirnstromdekodierung (heise.de)

• Brain2Qwerty v2 erreicht 61% Wortgenauigkeit aus MEG-Daten, bei besten Probanden 78%.
• Nicht-invasive Methode vermeidet Operationsrisiken, aber MEG-Geräte sind stationär.
• Meta stellt Code und Modelle unter Open-Source-Lizenz bereit.

"Metas KI-Modell Brain2Qwerty v2 kann getippte Sätze aus nicht-invasiven EEG- und MEG-Hirnströmen mit 61 Prozent Wortgenauigkeit rekonstruieren. Die Studie im Fachjournal Nature zeigt, dass das System bei den besten Teilnehmern 78 Prozent Genauigkeit erreicht. Im Gegensatz zu implantierten Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCIs) erfordert Brain2Qwerty keine Operation, aber die MEG-Technologie bleibt stationär und benötigt magnetisch geschirmte Räume. Meta veröffentlichte Code und Modelle als Open Source."