Meta Fair 研究團隊開發全新深度學習模型 Brain2Qwerty，不需要進行侵入式手術，就能夠根據大腦發出的訊號，解讀使用者想要打出的句子。
• 實驗流程：實驗招募了35位健康志願者，每位參與者先記住一段短句，然後在鍵盤上打出這些句子，並同步記錄他們的大腦訊號。
• 訓練模型：Brain2Qwerty 利用收集到的 EEG（腦電圖）、 MEG（腦磁圖）訊號來訓練，讓模型能夠根據這些訊號重建出原本的句子。
• 實驗結果：MEG 記錄的平均錯誤率約 32%，優於 EEG 的 67%，錯誤率最低可達 19%，而且能夠正確解讀新句子。
• 實驗流程：實驗招募了35位健康志願者，每位參與者先記住一段短句，然後在鍵盤上打出這些句子，並同步記錄他們的大腦訊號。
• 訓練模型：Brain2Qwerty 利用收集到的 EEG（腦電圖）、 MEG（腦磁圖）訊號來訓練，讓模型能夠根據這些訊號重建出原本的句子。
• 實驗結果：MEG 記錄的平均錯誤率約 32%，優於 EEG 的 67%，錯誤率最低可達 19%，而且能夠正確解讀新句子。
恢復溝通：透過這項技術，未來可以為無法說話、行動的患者提供更安全、便利的醫療方案，讓他們無需侵入式手術，就能恢復溝通。
Meta 打造出可「用腦打字」的 AI！祖克柏的終極目標是什麼？ | TechOrange 科技報橘 |...
AI 讀取大腦訊號轉成文字，Meta 公開腦波打字研究成果