En résumé
- Meta a lancé Brain2Qwerty v2, un système d'IA qui convertit les signaux cérébraux en texte sans chirurgie.
- Le système a atteint une précision moyenne de 61 %, contre 8 % pour les méthodes non invasives précédentes.
- Meta a publié le code et a engagé 5 millions de dollars pour ouvrir des ensembles de données en neurosciences.
Lundi, Meta a présenté 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 la recherche visait à aider les personnes qui ont 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 reconstruit les phrases qu’une personne essaie d’écrire. Meta a noté qu'il améliore encore la précision en adaptant de grands modèles de langage à des données neuronales, permettant au système d'utiliser un contexte sémantique lors de l'interprétation d'enregistrements cérébraux bruyants.
« Nous avons formé Brain2Qwerty v2 avec environ 22 000 phrases de neuf participants volontaires, chacun enregistré pendant 10 heures tout en portant un appareil de magnétoencéphalographie (MEG) et en écrivant activement », a écrit Meta. « Au lieu de nous appuyer sur des processus conçus manuellement pour détecter les événements neuronaux, nous utilisons l'apprentissage profond de bout en bout pour décoder directement les signaux bruts du cerveau. »
Meta a indiqué que Brain2Qwerty a atteint une précision moyenne des mots de 61 %, 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 ouverts en neurosciences.
Meta a également noté que la précision du décodage s'améliorait à mesure que la quantité de données d'entraînement augmentait, ce qui suggère que davantage de données pourraient encore améliorer les performances. La société a déclaré que les agents IA ont exploré les optimisations possibles du processus de décodage avant que les ingénieurs ne sélectionnent la configuration finale de la formation.
Dans un article publié dans Nature Neuroscience, les chercheurs de Meta ont fait valoir que même si l’IA a considérablement amélioré le décodage cerveau-texte, la plupart des interfaces cerveau-ordinateur hautes performances reposent toujours sur des électrodes implantées chirurgicalement, ce qui les rend difficiles à mettre à l’échelle en raison des risques associés à la chirurgie cérébrale et des défis liés au maintien des implants au fil du temps.
Meta a noté que Brain2Qwerty v2 se rapproche des niveaux de précision précédemment atteints uniquement avec des techniques nécessitant une chirurgie cérébrale. La société a déclaré que son approche non invasive pourrait contribuer à combler le fossé entre les neuroprothèses invasives et les systèmes de communication ne nécessitant pas de chirurgie.
« Nous espérons que ce travail, effectué ouvertement, poussera les neurosciences à identifier, diagnostiquer et traiter les troubles neurologiques plus rapidement que de travailler de manière isolée », a écrit Meta.
Cette annonce intervient dans un contexte d'accélération de la recherche sur les interfaces cerveau-ordinateur, notamment celle de Neuralink et Merge Labs d'Elon Musk, soutenus par Sam Altman, PDG d'OpenAI, qui développent une technologie pour aider à rétablir la communication chez les personnes atteintes de troubles neurologiques.
Alors que des entreprises comme Neuralink et Synchron développent des interfaces implantées nécessitant 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 écouteurs AI conçus pour surveiller la concentration et la fatigue cognitive. Un an plus tard, AlterEgo, une start-up dérivée du MIT, a présenté un appareil 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 Décrypter.
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