Sabi planea lanzar la "gorra de lectura mental" a finales de año, pero la dificultad radica en que las señales cerebrales de cada persona son diferentes

Noticias ME News, 17 de abril (UTC+8), según la monitorización de Dongcha Beating, la startup de interfaces cerebro-computadora de Silicon Valley Sabi ha salido de su estado de invisibilidad y planea lanzar a finales de este año un dispositivo EEG no invasivo en forma de gorro de lana. Rahul Chhabra, CEO de Sabi, dijo a Wired que este dispositivo busca convertir el lenguaje interno del usuario directamente en texto en pantalla, con un objetivo de velocidad de entrada de aproximadamente 30 palabras por minuto en su primera versión, y en el interior del gorro se colocarán entre 70,000 y 100,000 micro sensores.
Este camino es atractivo. Las interfaces cerebro-computadora implantables pueden obtener señales más fuertes, pero son difíciles de popularizar entre el público general. Sabi apuesta por otra vía, usando sensores portátiles de mayor densidad, para primero hacer que “pensar y escribir” sea una forma de entrada usable.
El problema también está claro. Una revisión sistemática de 2025 señaló que la decodificación de voz imaginada con EEG todavía está en una etapa temprana, principalmente por cuatro obstáculos: conjuntos de datos demasiado pequeños, métodos experimentales no estandarizados, demasiadas interferencias y la dificultad de decodificar de manera estable el habla natural continua.
Otra publicación en Frontiers de 2025, aunque ya puede sintetizar voz usando EEG, solo tiene un vocabulario experimental de 4 palabras en chino de doble sílaba, y los autores también admiten que la generalización a nuevos sujetos sigue siendo un problema.
Por lo tanto, la dirección de Sabi no es descabellada, pero el cronograma es muy ambicioso. Ahora es más una ruta tecnológica que vale la pena seguir, que un producto de consumo que pueda entregarse maduro para fin de año.
Lo siguiente a observar será una demostración pública, pruebas de terceros, y si puede funcionar de manera estable en diferentes usuarios sin calibraciones frecuentes.
(Fuente: BlockBeats)