Неинвазивный интерфейс Brain2Qwerty научился распознавать набираемый текст по сигналам мозга
Французские исследователи разработали неинвазивный интерфейс «мозг-компьютер» Brain2Qwerty, способный воспроизводить набираемый на клавиатуре текст по сигналам мозга. Система использует магнитоэнцефалографию (МЭГ) и нейросетевую модель, достигнув средней точности 61% во второй версии. Результаты опубликованы в журнале Nature Neuroscience.
Интерфейс Brain2Qwerty, созданный под руководством Жарода Леви из подразделения Meta AI, позволяет декодировать текст без хирургического вмешательства. В отличие от инвазивных BCI, таких как Neuralink, система использует МЭГ-сканер, регистрирующий магнитные поля мозга. Вторая версия, обученная на в десять раз большем объеме данных, достигла средней точности 61%, а лучший участник показал 78% распознавания слов. Для сравнения, первая версия 2025 года имела среднюю точность 40%.
В исследовании участвовали 35 здоровых носителей испанского языка. Им показывали короткие фразы, которые нужно было воспроизвести по памяти на QWERTY-клавиатуре из немагнитных материалов. Нейросеть Brain2Qwerty обрабатывает сигналы в три этапа: выделяет фрагменты вокруг нажатий, обрабатывает их сверточными и трансформерными слоями, а затем преобразует в символы. Средняя частота ошибок при использовании МЭГ составила 29%, тогда как при электроэнцефалографии (ЭЭГ) — 65%.
Несмотря на прогресс, точности 61% пока недостаточно для клинического применения. Кроме того, современные МЭГ-сканеры громоздки и требуют массивных установок. Однако в отрасли уже есть разработки компактных МЭГ-датчиков, которые могут сделать устройство пригодным для повседневного использования. Meta планирует продолжать наращивать обучающую выборку и улучшать алгоритмы.
