Meta a dévoilé Brain2Qwerty v2, une interface cerveau-ordinateur non invasive, qui décode en temps réel les phrases saisies à partir de signaux neuronaux bruts. L’annonce a coïncidé avec la publication de la recherche originale Brain2Qwerty dans *Nature Neuroscience*. L’entreprise affirme que ce système est le plus performant du genre.
Brain2Qwerty v2 atteint une précision moyenne des mots de 61 % parmi les participants utilisant la magnétoencéphalographie (MEG). Pour le participant le plus performant, la précision a atteint 78 %, avec plus de la moitié des phrases décodées contenant un mot ou moins d’erreurs.
Le système a été formé sur environ 22 000 phrases provenant de neuf volontaires, chacun enregistré pendant 10 heures tout en portant un appareil MEG et en tapant. Le pipeline de décodage utilise un apprentissage profond de bout en bout sur des signaux cérébraux bruts combiné à de grands modèles de langage affinés, permettant au système de combler ce que Meta a décrit comme le fossé entre les données neuronales bruyantes et le langage cohérent.
Ce système mis à jour va au-delà du décodage au niveau des caractères de son prédécesseur, en se concentrant directement sur le décodage des mots et de la sémantique. Meta a déclaré que les performances évoluent de manière log-linéaire avec le volume de données, indiquant un potentiel d’amélioration supplémentaire à mesure que davantage de données d’entraînement sont utilisées.
La précision des mots de 61 % marque une amélioration significative par rapport aux méthodes non invasives précédentes. Brain2Qwerty v1, également publié dans *Nature Neuroscience* le même jour, a atteint un taux d’erreur de caractère de 32 % en utilisant MEG. Historiquement, une précision élevée au niveau des mots dans le décodage cérébral n’a été obtenue que grâce à des implants chirurgicaux, qui comportent des risques tels qu’une infection et une dégradation du signal au fil du temps.
Meta a positionné cette recherche comme une solution potentielle pour les patients présentant des lésions cérébrales ou des troubles neurologiques affectant la communication. “Nous pensons que cette recherche a le potentiel de faire une réelle différence pour les millions de personnes qui souffrent de lésions cérébrales ou de troubles qui les empêchent de communiquer”, a déclaré la société.
Pour soutenir des recherches plus approfondies, Meta a publié le code de formation complet pour Brain2Qwerty v1 et v2. Le Centre basque sur la cognition, le cerveau et le langage a également publié l’ensemble de données v1. La réaction du public a été mitigée, certains louant la technologie pour son accessibilité et d’autres exprimant leur méfiance à l’égard de l’implication de Meta dans la technologie de lecture cérébrale étant donné le modèle commercial de l’entreprise axé sur la publicité.
