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Meta a présenté une IA pour décoder l'activité cérébrale - ForkLog
Le 29 juin, Meta a présenté un système qui reconstruit le texte tapé à partir d'un enregistrement de l'activité cérébrale sans intervention chirurgicale. Selon l'entreprise, la précision moyenne au niveau des mots a atteint 61 %, contre environ 8 % pour les méthodes non invasives précédentes.
Brain2Qwerty v2 a été entraîné sur environ 22 000 phrases. Neuf volontaires sains ont participé à l'expérience : chacun a passé 10 heures dans un scanner de magnétoencéphalographie et a tapé les phrases entendues sur un clavier.
Brain2Qwerty v2 fonctionne avec un enregistrement continu de l'activité cérébrale et reconstruit la phrase entière. Pour affiner le résultat, le système utilise un modèle linguistique affiné qui prend en compte le contexte sémantique. Le meilleur participant a atteint 78 % de précision au niveau des mots. Plus de la moitié de ses phrases ont été décodées par le système avec une erreur ou aucune.
Le développement n'est pas encore prêt pour une application clinique ou domestique. Brain2Qwerty v2 a été testé sur des volontaires sains qui tapent réellement du texte. Pour les personnes ayant perdu la parole ou la capacité de bouger, cette approche doit être vérifiée séparément.
De plus, le système ne fonctionne pas encore comme une saisie de texte complète en temps réel. Le modèle traite la phrase entière, donc l'utilisateur ne voit pas chaque mot immédiatement après l'avoir tapé.
Le projet est lié au Digital Brain Project, une initiative visant à créer des ensembles de données neuroscientifiques ouverts. Le budget du programme est de 5 millions de dollars.
Rappelons qu'en septembre 2022, Meta a publié une étude sur un « décodeur cérébral » qui, à l'aide de l'intelligence artificielle, transforme les pensées en parole.