脳波から言葉へ：手術不要な新しいコミュニケーション経路「Brain2Qwerty」

プロダクト AI研究 リソース 会社概要 Llamaを始める Meta AIを試す 研究 脳波から言葉へ：Brain2Qwertyは手術不要な新しいコミュニケーション経路を提供 2026年6月29日 • 3分読み 昨年、私たちは外科的インプラントなしでAIが脳活動をテキストにデコードする研究「Brain2Qwerty v1」を発表しました。今回、その次のステップである「Brain2Qwerty v2」を共有します。これは、非侵襲的な脳記録からリアルタイムで文章をデコードできる最高性能のエンドツーエンドパイプラインであり、これまで脳手術を必要とする技術のみが達成できた精度レベルに近づいています。 神経科学のブレークスルーを加速させるため、Brain2Qwerty v1とv2の全トレーニングコードを公開し、パートナーであるバスク認知・脳・言語センター（BCBL）はv1データセットを公開しています。この研究は、コミュニケーションを妨げる脳病変に苦しむ何百万人もの人々にとって、真の助けとなる可能性を秘めていると信じています。定位脳波や皮質電図のような侵襲的な処置では、AIデコーダーに信号を送る神経補綴がコミュニケーションを回復できることが示されていますが、それらは規模を拡大することが困難です。私たちの非侵襲的アプローチは、そのギャップを埋めるのに役立ちます。 Brain2Qwerty v2は、9人のボランティア参加者から約22,000の文章を基にトレーニングされました。各参加者は能動的にタイピングしている間、磁気脳波計（MEG）デバイスを装着して10時間記録されました。神経イベントを検出するために手作りのパイプラインに頼る代わりに、生体脳信号から直接デコードするためにエンドツーエンドのディープラーニングを使用しています。 神経データ上で大規模言語モデルを微調整することで、システムはセマンティックな文脈を活用し、ノイズの多い脳記録と整合性のある言語との間のギャップを埋めます。また、デコーディングパイプラインの最適化を探求するためにAIエージェントをデプロイし、最終的なトレーニング構成はエンジニアが手動で選択しました。 その結果、Brain2Qwerty v2はノイズの多い神経入力から文章を一貫して復元し、単語精度61%を達成しました。これは、他の非侵襲的な方法の8%の単語精度を大幅に改善するものです。また、最高の参加者では78%の単語精度を達成し、全文章の半分以上が1単語エラー以下でデコードされました。 また、デコーディング精度はデータ量に対して対数線形に向上することがわかり、外科的アプローチとの残りの性能差はデータスケーリングのみでさらに縮小できる可能性が示唆されています。この研究は、知覚エンコーディングのためのTribev2モデル、脳データを大規模に処理するためのNeuralSet、モデルを体系的に評価するためのNeuralBenchを含む、脳のオープンな基盤モデルを構築するための私たちの取り組みに貢献します。私たちは、Digital Brain Projectにおけるオープンデータセットを刺激するための500万ドルの最近の基金を通じて、コミュニティと密接に協力してこれを行っています。このオープンな形で行われる研究が、神経科学を促進し、神経疾患を孤立して行うよりも早く特定、診断、治療することを願っています。 Brain2Qwerty v2論文を読む コードをダウンロードする データをダウンロードする Brain2Qwerty v1ブログを読む Nature NeuroscienceでBrain2Qwertyについて読む 私たちのアプローチについて MetaのAIについて 人材 キャリア 研究 インフラ リソース デモ Meta AI Meta AIを探索する Meta AIを入手する AI Studio 最新ニュース ブログ ニュースレター 基盤モデル Llama 私たちのアプローチ 私たちのアプローチ MetaのAIについて 人材 キャリア 研究 研究 インフラ リソース デモ Meta AI Meta AI Meta AIを探索する Meta AIを入手する AI Studio 最新ニュース 最新ニュース ブログ ニュースレター 基盤モデル Llama プライバシーポリシー 規約 クッキー Meta © 2026