Meta'dan beyin sinyallerini metne dönüştüren yeni sistem
Brain2Qwerty v2, beyin aktivitesinin oluşturduğu manyetik alanları ölçen manyetoensefalografi (MEG) teknolojisini kullanıyor. Cerrahi implant gerektirmeyen sistem, 9 gönüllüden toplanan yaklaşık 22 bin cümlelik veriyle eğitildi. Katılımcılar yazı yazarken kaydedilen sinirsel veriler, gelişmiş derin öğrenme modelleri ve büyük dil modelleriyle analiz edildi.
Sistem, katılımcılar arasında ortalama yüzde 61 kelime doğruluğuna ulaştı. En yüksek performans gösteren katılımcıda ise doğruluk oranı yüzde 78 olarak ölçüldü. Testlerde cümlelerin yarısından fazlası en fazla bir kelime hatasıyla çözümlendi.
Önceki sürüme göre önemli gelişme
Yeni model, önceki Brain2Qwerty sürümündeki karakter tabanlı çözümleme yaklaşımını geride bırakarak doğrudan kelime ve anlam düzeyinde tahmin yapabiliyor. Şirket ayrıca sistemin daha fazla eğitim verisiyle performansını artırabileceğini ve doğruluk oranlarının gelecekte daha da yükselebileceğini ifade etti.
Araştırma sonuçları, invaziv olmayan beyin-bilgisayar arayüzleri alanında önemli bir ilerleme olarak değerlendiriliyor. Daha önce yüksek doğruluklu beyin sinyali çözümlemeleri genellikle beyne yerleştirilen cerrahi implantlarla mümkün olabiliyordu.
Meta, teknolojinin özellikle beyin hasarı, felç veya nörolojik rahatsızlıklar nedeniyle konuşma ve iletişim kurmakta zorlanan kişiler için gelecekte önemli faydalar sağlayabileceğini belirtiliyor.
