Meta presentó el lunes Brain2Qwerty v2, un sistema de IA que traduce la actividad cerebral en texto utilizando grabaciones cerebrales no invasivas. La compañía afirmó que la investigación tiene como objetivo ayudar a las personas que han perdido la capacidad de comunicarse debido a lesiones cerebrales.

El sistema registra la actividad cerebral utilizando un escáner de magnetoencefalografía (MEG) tipo casco, un dispositivo de imágenes cerebrales no invasivo comúnmente utilizado en la investigación neurocientífica. Luego, introduce esas señales neuronales crudas en un modelo de IA de extremo a extremo que reconstruye las oraciones que una persona intenta escribir. Meta dijo que mejora aún más la precisión ajustando grandes modelos de lenguaje con datos neuronales, lo que permite al sistema usar el contexto semántico al interpretar grabaciones cerebrales ruidosas.

“Entrenamos Brain2Qwerty v2 con aproximadamente 22.000 oraciones de nueve participantes voluntarios, cada uno registrado durante 10 horas usando un dispositivo de magnetoencefalografía (MEG) mientras escribía activamente”, escribió Meta. “En lugar de depender de procesos manuales para detectar eventos neuronales, utilizamos el aprendizaje profundo de extremo a extremo para decodificar directamente a partir de señales cerebrales crudas.”

Meta dijo que Brain2Qwerty logró una precisión promedio de palabras del 61%, en comparación con aproximadamente el 8% de los métodos no invasivos anteriores. La compañía está lanzando el código y el conjunto de datos del sistema como parte de su Proyecto Cerebro Digital, que también incluye un fondo de $5 millones para apoyar conjuntos de datos de neurociencia de código abierto.

Meta también afirmó que la precisión de decodificación mejoró a medida que aumentaba la cantidad de datos de entrenamiento, lo que sugiere que datos adicionales podrían mejorar aún más el rendimiento. La compañía dijo que los agentes de IA exploraron posibles optimizaciones para el proceso de decodificación antes de que los ingenieros seleccionaran la configuración de entrenamiento final.

En un artículo adjunto publicado en Nature Neuroscience, los investigadores de Meta argumentaron que, si bien la IA ha mejorado significativamente la decodificación de cerebro a texto, la mayoría de las interfaces cerebro-computadora de alto rendimiento aún dependen de electrodos implantados quirúrgicamente, lo que dificulta su escalabilidad debido a los riesgos asociados con la cirugía cerebral y los desafíos de mantener los implantes a lo largo del tiempo.

Meta dijo que Brain2Qwerty v2 se acerca a los niveles de precisión logrados anteriormente solo con técnicas que requieren cirugía cerebral. La compañía afirmó que su enfoque no invasivo podría ayudar a cerrar la brecha entre las neuroprótesis invasivas y los sistemas de comunicación que no requieren cirugía.

“Nuestra esperanza es que este trabajo, realizado de forma abierta, impulse la neurociencia para identificar, diagnosticar y tratar trastornos neurológicos más rápidamente que en entornos aislados”, escribió Meta.

El anuncio llega a medida que la investigación sobre interfaces cerebro-computadora se acelera, incluyendo la de Neuralink de Elon Musk y Merge Labs, respaldada por el CEO de OpenAI, Sam Altman, desarrollando tecnología para ayudar a restaurar la comunicación en personas con trastornos neurológicos.

Si bien empresas como Neuralink y Synchron están buscando interfaces implantadas que requieren cirugía, un número creciente de investigadores y startups están utilizando IA para mejorar el rendimiento de los sistemas no invasivos. En septiembre de 2024, la startup Neurable presentó auriculares EEG impulsados por IA diseñados para monitorear el enfoque y la fatiga cognitiva. Un año después, la spin-off del MIT, AlterEgo, dio a conocer un dispositivo ponible que convierte señales neuromusculares silenciosas del rostro y la garganta en texto y comandos, posicionándolo como una alternativa práctica a las interfaces cerebro-computadora implantadas.

Meta no respondió de inmediato a una solicitud de comentarios de Decrypt.