Brain2Qwerty di Meta raggiunge il 61% di precisione nella decodifica non invasiva dei segnali cerebrali (heise.de)

• Brain2Qwerty v2 raggiunge il 61% di precisione delle parole con MEG; migliori partecipanti 78%.
• Metodo non invasivo evita rischi chirurgici, ma i dispositivi MEG sono stazionari.
• Meta rilascia codice e modelli sotto licenza open source.

"Il modello Brain2Qwerty v2 di Meta AI può ricostruire frasi digitate da segnali cerebrali EEG e MEG non invasivi con una precisione del 61% a livello di parole, secondo uno studio su Nature. I migliori partecipanti hanno raggiunto il 78%. A differenza delle interfacce cervello-computer impiantate, Brain2Qwerty non richiede chirurgia, ma la tecnologia MEG rimane stazionaria e necessita di sale magneticamente schermate. Meta ha rilasciato il codice e i modelli come open source."