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Estados Unidos – Meta ha presentado Brain2Qwerty v2, un sistema de inteligencia artificial que convierte la actividad cerebral en texto utilizando magnetoencefalografía (MEG) no invasiva, evitando la necesidad de implantes cerebrales quirúrgicos que históricamente se han requerido para una precisión comparable. La compañía dijo que el sistema se acerca a niveles de rendimiento vistos anteriormente solo con métodos invasivos, lo que marca un avance importante para las interfaces cerebro-computadora no invasivas. Los investigadores entrenaron el modelo con aproximadamente 22,000 oraciones recopiladas de nueve participantes voluntarios, cada uno de los cuales pasó aproximadamente 10 horas usando un dispositivo MEG mientras escribía activamente para que el sistema pudiera vincular patrones de actividad neuronal a palabras y oraciones específicas. Estados Unidos – Brain2Qwerty v2 utiliza un enfoque de aprendizaje profundo de extremo a extremo que decodifica el lenguaje directamente de las señales cerebrales en bruto, en lugar de depender de pasos de procesamiento diseñados manualmente, e incorpora grandes modelos de lenguaje ajustados con datos neuronales para utilizar el contexto semántico y convertir señales ruidosas en texto coherente. El sistema logró una tasa de precisión de palabras general del 61 por ciento, en comparación con aproximadamente el 8 por ciento de otras técnicas no invasivas, y alcanzó el 78 por ciento de precisión de palabras para el participante con mejor rendimiento, con más de la mitad de todas las oraciones decodificadas que contenían un error o cero errores de palabra. Meta dijo que la tecnología podría ayudar a millones de personas con lesiones cerebrales u otras afecciones que limitan el habla, y lanzará el código de entrenamiento completo para Brain2Qwerty v1 y v2, mientras que su socio de investigación, el Basque Center on Cognition, Brain and Language, publicará el conjunto de datos Brain2Qwerty v1. Los hallazgos se publicaron en Nature Neuroscience el 29 de junio de 2026.

Prepared by Jonathan Pierce and reviewed by editorial team.