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Del pensamiento a la acción ha llegado.

META 🔗 acaba de publicar dos artículos que demuestran que pueden decodificar pensamientos en texto con un 80% de precisión, en tiempo real, utilizando interfaces cerebro-computadora no invasivas. Utilizaron magnetoencefalografía (MEG) y electroencefalografía (EEG) para registrar la actividad cerebral mientras 35 mecanógrafos escribían frases. Luego, entrenaron un modelo de aprendizaje profundo brain2qwerty para predecir el texto escrito a partir de señales cerebrales.

Con MEG, el modelo alcanzó una tasa de error de caracteres del 32% en promedio, lo que significa que acertó la letra correcta 7-8 veces de cada 10. Hasta ahora, los mejores modelos de cerebro a texto requerían implantes cerebrales invasivos (como Neuralink). Los sistemas basados ​​en EEG no invasivos eran una porquería, con una precisión máxima del 43 % en tareas básicas, pero este nuevo se diferencia en que usa señales motoras al escribir para aumentar la precisión y utiliza transformadores + modelos de lenguaje para predecir el texto de manera más eficiente. Venga, un autocorrector impulsado por el cerebro.

Las interfaces cerebro-máquina están llegando, pero todavía se necesita un escáner MEG (grande, no portátil), pero una vez que adapten esto a los sensores MEG portátiles, es el fin:

▶️ Comunicación silenciosa 👮‍♂️
▶️ Pensamiento directo a texto 👀
▶️ Comandos de IA instantáneos 🧑🏻‍💻
▶️ Control cerebral directo sobre interfaces digitales 🧑‍💻
▶️ Restauración del habla para personas que no pueden hablar 🧏‍♀️

Nos acercamos a un mundo donde tus pensamientos pueden ser leídos, transmitidos y ejecutados como acciones.
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META 🔗 acaba de publicar dos artículos que demuestran que pueden decodificar pensamientos en texto con un 80% de precisión, en tiempo real, utilizando interfaces cerebro-computadora no invasivas. Utilizaron magnetoencefalografía (MEG) y electroencefalografía (EEG) para registrar la actividad cerebral mientras 35 mecanógrafos escribían frases. Luego, entrenaron un modelo de aprendizaje profundo brain2qwerty para predecir el texto escrito a partir de señales cerebrales.

Con MEG, el modelo alcanzó una tasa de error de caracteres del 32% en promedio, lo que significa que acertó la letra correcta 7-8 veces de cada 10. Hasta ahora, los mejores modelos de cerebro a texto requerían implantes cerebrales invasivos (como Neuralink). Los sistemas basados ​​en EEG no invasivos eran una porquería, con una precisión máxima del 43 % en tareas básicas, pero este nuevo se diferencia en que usa señales motoras al escribir para aumentar la precisión y utiliza transformadores + modelos de lenguaje para predecir el texto de manera más eficiente. Venga, un autocorrector impulsado por el cerebro.

Las interfaces cerebro-máquina están llegando, pero todavía se necesita un escáner MEG (grande, no portátil), pero una vez que adapten esto a los sensores MEG portátiles, es el fin:

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BY Datos Curiosos - Siempre con una sonrisa


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