Автор admin 
Поки Neuralink Ілона Маска та інші стартапи роками експериментують з інтерфейсами мозок-комп’ютер (BCI), які повертають мобільність людям шляхом хірургічного вживлення імплантів у мозок, дослідницька лабораторія Meta FAIR пішла принципово іншим шляхом. Її система Brain2Qwerty не потребує медичних операцій: замість імплантів вона використовує неінвазивний сканер магнітоенцефалографії (MEG), який зчитує слабкі коливання магнітних полів мозку, спричинені нейронною активністю, і зіставляє їх з натисканнями клавіш на віртуальній клавіатурі.
Читайте также: Скільки Дітей Було В Сім’ї Лесі Українки: Родинні Деталі Відомої Поетеси
Нинішній реліз — це вже друга версія неінвазивного BCI: перша вийшла торік як технологічне підтвердження концепції. Документацію про Brain2Qwerty v2 опублікували 25 червня 2026 року, і це перший випадок, коли неінвазивна технологія декодування думок у текст наблизилася до точності, яку раніше вважали можливою лише за допомогою хірургічних імплантів, пише Tom’s Hardware.
Нова версія отримала суттєво вищу точність після того, як її натренували на вдесятеро більшому обсязі даних для кожного учасника тестування. За даними компанії, середня точність тепер становить 61%, а найкращий учасник продемонстрував аж 78% точності розпізнавання слів. Для порівняння, попередня версія в середньому давала лише 40% точності, а найкращий користувач — не більше 48%.
За технічними подробицями дослідження, показник у 61% означає рівень похибки на рівні слів у 39% — і це значний стрибок порівняно з приблизно 8% точності, які демонстрували попередні неінвазивні підходи.
Як працює Brain2Qwerty v2
Команда натренувала модель на приблизно 22 000 реченнях, зібраних від дев’яти добровольців, кожен з яких провів близько 10 годин у MEG-пристрої, активно друкуючи текст. Архітектура поєднує енкодер, трансформер та символьну мовну модель, доповнену донавченими великими мовними моделями. Компанія також відкрила повний код для тренування обох версій системи.
Важливе технічне зауваження: за оцінкою незалежних оглядачів, систему тренували на людях, які фізично друкували текст, тобто вона декодує моторний намір, пов’язаний із реальними натисканнями клавіш, а не «чисту» уявну мову.
Коли почнуться медичні випробування?
Попри прогрес, у самій Meta визнають обмеженість результату. Середня точність у 61% усе ще відчувається як «то влучили, то ні» і навряд чи придатна для повсякденного спілкування. Тим не менш, компанія планує продовжувати нарощувати обсяг тренувальних даних і повідомляє про стабільне покращення результатів.
Читайте также: Колишній розробник Microsoft стиснув Notepad до 2,7 кілобайт
Дослідники також зазначають, що декодування думок ще не настільки точне для щоденного використання — система все ще робить надто багато помилок на рівні слів чи окремих символів, щоб бути практичною. Втім, результати слідують закону масштабування: чим більше даних використовується для тренування, тим кращим стає декодер, і поки що не видно ознак плато продуктивності.
Друга суттєва проблема — розмір обладнання. Сучасні MEG-сканери вимагають масивного обладнання, яке за розмірами перевищує навіть самого користувача та крісло, в якому він сидить. Утім, у галузі з’являються перспективні розробки компактних MEG-сенсорів, придатних для клінічного застосування. Деякі такі сенсори вже зараз можна носити на собі.
Чому це важливо, попри обмеження
За оцінкою аналітиків галузі, головна цінність розробки Meta — не відсоток точності, а те, що вона демонструє: клінічний шлях для обладнання з імплантами вкрай складний — потрібні нейрохірурги, регуляторне схвалення для кожного нового показання, і пацієнти, готові погодитися на встановлення електродів у тканину мозку. MEG усуває всі ці перешкоди ціною якості сигналу — хоча він дає більше шумів і менш точний за імплантований масив електродів.
Те, що Meta вже може декодувати речення в реальному часі з MEG-сигналів, свідчить, що розрив між інвазивними та неінвазивними рішеннями скорочується швидше, ніж очікувала більшість фахівців.
Технологія Meta поки що далека від того, щоб дозволити пацієнтам, наприклад, керувати веб-камерою чи грати у відеоігри — на що вже здатні деякі пацієнти з імплантами Neuralink. Втім, це важливий крок у нейропротезуванні, який згодом може допомогти створити медичні пристрої для відновлення якості життя людей із важкими порушеннями мовлення та рухливості.
Нагадаємо, що в застосунку Meta знайшли прихований код, який дозволяє впізнавати незнайомців через окуляри.
Читайте также: Дійшли руки. Палеонтологи описали першого антарктичного динозавра, кістку якого знайшли 40 років тому
Підписуйтесь на нас у соцмережах: Telegram | Facebook | LinkedIn