Meta a présenté lundi Brain2Qwerty v2, un système d'IA qui traduit l'activité cérébrale en texte à l'aide d'enregistrements cérébraux non invasifs. La société a déclaré que cette recherche vise à aider les personnes ayant perdu la capacité de communiquer en raison de lésions cérébrales.

Le système enregistre l'activité cérébrale à l'aide d'un scanner de magnétoencéphalographie (MEG) en forme de casque, un dispositif d'imagerie cérébrale non invasif couramment utilisé dans la recherche en neurosciences. Il alimente ensuite ces signaux neuronaux bruts dans un modèle d'IA de bout en bout qui reconstitue les phrases qu'une personne essaie de taper. Meta a indiqué qu'il améliore encore la précision en affinant des modèles de langage volumineux sur des données neuronales, permettant au système d'utiliser le contexte sémantique lors de l'interprétation d'enregistrements cérébraux bruités.

« Nous avons entraîné Brain2Qwerty v2 sur environ 22 000 phrases provenant de neuf participants volontaires, chacun enregistré pendant 10 heures portant un appareil de magnétoencéphalographie (MEG) tout en tapant activement », a écrit Meta. « Au lieu de nous appuyer sur des pipelines conçus manuellement pour détecter les événements neuronaux, nous utilisons l'apprentissage profond de bout en bout pour décoder directement à partir des signaux cérébraux bruts. »

Meta a déclaré que Brain2Qwerty avait atteint une précision moyenne de 61 % des mots, contre environ 8 % pour les méthodes non invasives précédentes. La société publie le code et l'ensemble de données du système dans le cadre de son projet Digital Brain, qui comprend également un fonds de 5 millions de dollars pour soutenir les ensembles de données ouvertes en neurosciences.

Meta a également déclaré que la précision du décodage s'est améliorée à mesure que la quantité de données d'entraînement augmentait, suggérant que des données supplémentaires pourraient encore améliorer les performances. La société a indiqué que des agents d'IA ont exploré les optimisations possibles pour le pipeline de décodage avant que les ingénieurs ne sélectionnent la configuration d'entraînement finale.

Dans un article annexe publié dans Nature Neuroscience, les chercheurs de Meta ont soutenu que si l'IA a considérablement amélioré le décodage cerveau-texte, la plupart des interfaces cerveau-ordinateur performantes dépendent encore d'électrodes implantées chirurgicalement, ce qui les rend difficiles à déployer à grande échelle en raison des risques liés à la chirurgie cérébrale et des défis de maintenance des implants au fil du temps.

Meta a déclaré que Brain2Qwerty v2 atteint des niveaux de précision auparavant obtenus uniquement avec des techniques nécessitant une chirurgie cérébrale. La société a indiqué que son approche non invasive pourrait aider à combler le fossé entre les neuroprothèses invasives et les systèmes de communication qui ne nécessitent pas de chirurgie.

« Notre espoir est que ce travail, réalisé en open source, fasse progresser les neurosciences pour identifier, diagnostiquer et traiter les troubles neurologiques plus rapidement que dans des silos », a écrit Meta.

Cette annonce intervient alors que la recherche sur les interfaces cerveau-ordinateur s'accélère, notamment avec Neuralink d'Elon Musk et Merge Labs, soutenu par Sam Altman, PDG d'OpenAI, qui développent des technologies pour aider à restaurer la communication chez les personnes atteintes de troubles neurologiques.

Alors que des entreprises telles que Neuralink et Synchron poursuivent des interfaces implantées qui nécessitent une intervention chirurgicale, un nombre croissant de chercheurs et de startups utilisent l'IA pour améliorer les performances des systèmes non invasifs. En septembre 2024, la startup Neurable a présenté des casques EEG alimentés par l'IA, conçus pour surveiller la concentration et la fatigue cognitive. Un an plus tard, AlterEgo, une spin-off du MIT, a dévoilé un dispositif portable qui convertit les signaux neuromusculaires silencieux du visage et de la gorge en texte et en commandes, le positionnant comme une alternative pratique aux interfaces cerveau-ordinateur implantées.

Meta n'a pas immédiatement répondu à une demande de commentaire de Decrypt.