Brain2Qwerty de Meta alcanza un 61% de precisión en decodificación no invasiva de señales cerebrales (heise.de)

• Brain2Qwerty v2 alcanza un 61% de precisión en palabras con MEG; mejores participantes 78%.
• Método no invasivo evita riesgos quirúrgicos, pero los dispositivos MEG son estacionarios.
• Meta publica código y modelos bajo licencia de código abierto.

"El modelo Brain2Qwerty v2 de Meta AI puede reconstruir oraciones escritas a partir de señales cerebrales EEG y MEG no invasivas con un 61% de precisión de palabras, según un estudio en Nature. Los mejores participantes alcanzaron un 78%. A diferencia de los interfaces cerebro-computadora implantados, Brain2Qwerty no requiere cirugía, pero la tecnología MEG sigue siendo estacionaria y necesita salas blindadas magnéticamente. Meta publicó el código y los modelos como código abierto."