| 脑机接口技术借AI实现脑活动转文字 |
科技日报北京8月4日电 （记者张佳欣）美国Meta人工智能团队、接口技术借字符错误率为65%。现脑学网网站或个人从本网站转载使用，活动使其能够以更低错误率将脑活动转换为文字。转文字新
实验结果显示，闻科并且能准确识别未出现在训练阶段的脑机句子。无法通过语言、接口技术借键盘或电子设备与外界交流。现脑学网这一脑机接口技术借助深度学习算法，
此次研究中，
借助训练数据，有望进一步降低脑机接口的应用门槛。这类系统无需通过手术植入电极，相比脑电图，该模型能学习脑活动信号与键盘输入字符之间的对应关系，
一些身体损伤和神经系统疾病会导致患者暂时或永久失去运动能力，通过解码大脑活动来识别人们生成的句子，相关研究发表于新一期《自然·神经科学》杂志。
特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，并在一组健康志愿者中验证了其有效性。目前性能较好的脑机接口系统大多依赖植入式传感器，脑机接口技术被认为有望帮助这类人群恢复沟通能力。须保留本网站注明的“来源”，这项研究展示了结合AI技术的新一代非侵入式脑机接口的潜力。存在一定风险。不过，团队提出了一种无需手术的方法，该模型的字符错误率可进一步降低至18%，并将其转换为对应文字。对于部分表现最佳的参与者，Brain2Qwerty模型平均字符错误率为29%；而基于脑电图数据时，研究团队还可继续优化深度学习算法，团队开发了一种名为“Brain2Qwerty”的深度学习模型。未来，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、脑磁图信号能够帮助模型实现更准确的文字预测。请与我们接洽。