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संयुक्त राज्य अमेरिका – मेटा ने ब्रेन2क्वेर्टी v2 पेश किया है, जो एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली है जो मस्तिष्क की गतिविधि को गैर-आक्रामक मैग्नेटोएन्सेफेलोग्राफी (MEG) का उपयोग करके टेक्स्ट में परिवर्तित करती है, जिससे शल्य चिकित्सा मस्तिष्क प्रत्यारोपण की आवश्यकता समाप्त हो जाती है जो ऐतिहासिक रूप से तुलनीय सटीकता के लिए आवश्यक रही है। कंपनी ने कहा कि यह प्रणाली आक्रामक तरीकों से पहले देखी गई प्रदर्शन स्तरों तक पहुँचती है, जो गैर-आक्रामक मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस के लिए एक बड़ी प्रगति का प्रतीक है। शोधकर्ताओं ने नौ स्वयंसेवी प्रतिभागियों से एकत्र किए गए लगभग 22,000 वाक्यों पर मॉडल को प्रशिक्षित किया, जिनमें से प्रत्येक ने MEG उपकरण पहने हुए लगभग 10 घंटे बिताए, जबकि सक्रिय रूप से टाइपिंग कर रहे थे ताकि सिस्टम तंत्रिका गतिविधि के पैटर्न को विशिष्ट शब्दों और वाक्यों से जोड़ सके। संयुक्त राज्य अमेरिका – ब्रेन2क्वेर्टी v2 एक एंड-टू-एंड डीप लर्निंग दृष्टिकोण का उपयोग करता है जो मैन्युअल रूप से डिज़ाइन किए गए प्रसंस्करण चरणों पर निर्भर रहने के बजाय सीधे कच्चे मस्तिष्क संकेतों से भाषा को डीकोड करता है, और सिमेंटिक संदर्भ का उपयोग करके शोरगुल वाले संकेतों को सुसंगत टेक्स्ट में बदलने के लिए तंत्रिका डेटा पर फाइन-ट्यून किए गए बड़े भाषा मॉडल को शामिल करता है। प्रणाली ने 61 प्रतिशत की समग्र शब्द सटीकता दर हासिल की, जबकि अन्य गैर-आक्रामक तकनीकों के लिए लगभग 8 प्रतिशत थी, और सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करने वाले प्रतिभागी के लिए 78 प्रतिशत शब्द सटीकता तक पहुँच गई, जिसमें सभी डीकोड किए गए वाक्यों में से आधे से अधिक में एक या शून्य शब्द त्रुटियां थीं। मेटा ने कहा कि यह तकनीक मस्तिष्क के घावों या बोलने को सीमित करने वाली अन्य स्थितियों वाले लाखों लोगों का समर्थन कर सकती है, और यह ब्रेन2क्वेर्टी v1 और v2 के लिए पूर्ण प्रशिक्षण कोड जारी करेगी, जबकि इसके शोध भागीदार, बास्क सेंटर ऑन कॉग्निशन, ब्रेन एंड लैंग्वेज, ब्रेन2क्वेर्टी v1 डेटासेट जारी करेंगे। ये निष्कर्ष 29 जून, 2026 को नेचर न्यूरोसाइंस में प्रकाशित हुए थे।

Prepared by Jonathan Pierce and reviewed by editorial team.