Meta presentó Brain2Qwerty v2, una interfaz cerebro-computadora no invasiva, que decodifica oraciones escritas a partir de señales neuronales sin procesar en tiempo real. El anuncio coincidió con la publicación de la investigación original de Brain2Qwerty en *Nature Neuroscience*. La empresa afirma que este sistema es el de mayor rendimiento de su tipo.
Brain2Qwerty v2 logra una precisión de palabras promedio del 61 % entre los participantes que utilizan magnetoencefalografía (MEG). Para el participante con mejor desempeño, la precisión alcanzó el 78%, y más de la mitad de las oraciones decodificadas contenían uno o menos errores de palabras.
El sistema fue entrenado con aproximadamente 22.000 frases de nueve voluntarios, cada uno grabado durante 10 horas mientras usaban un dispositivo MEG y escribían. El proceso de decodificación utiliza un aprendizaje profundo de extremo a extremo sobre señales cerebrales sin procesar combinado con grandes modelos de lenguaje ajustados, lo que permite al sistema cerrar lo que Meta describió como la brecha entre datos neuronales ruidosos y un lenguaje coherente.
Este sistema actualizado va más allá de la decodificación a nivel de caracteres de su predecesor, centrándose directamente en la decodificación de palabras y semántica. Meta afirmó que el rendimiento escala de forma logarítmica con el volumen de datos, lo que indica un potencial de mejora adicional a medida que se utilizan más datos de entrenamiento.
La precisión de las palabras del 61% marca una mejora significativa con respecto a los métodos no invasivos anteriores. Brain2Qwerty v1, también publicado en *Nature Neuroscience* el mismo día, logró una tasa de error de caracteres del 32% usando MEG. Históricamente, la alta precisión a nivel de palabras en la decodificación cerebral sólo se ha podido lograr mediante implantes quirúrgicos, que conllevan riesgos como infección y degradación de la señal con el tiempo.
Meta posicionó esta investigación como una posible solución para pacientes con lesiones cerebrales o trastornos neurológicos que afectan la comunicación. “Creemos que esta investigación tiene el potencial de marcar una diferencia real para los millones de personas que sufren lesiones cerebrales o trastornos que les impiden comunicarse”, afirmó la empresa.
Para respaldar más investigaciones, Meta lanzó un código de capacitación completo para Brain2Qwerty v1 y v2. El Centro Vasco de Cognición, Cerebro y Lenguaje también publicó el conjunto de datos v1. La reacción del público ha sido mixta: algunos elogian la tecnología por su accesibilidad y otros expresan desconfianza con respecto a la participación de Meta en la tecnología de lectura del cerebro, dado el modelo de negocio de la empresa centrado en la publicidad.
