메타가 개발한 Brain2Qwerty는 비침습적인 뇌-컴퓨터 인터페이스로 61%의 정확도를 달성했습니다.
메타가 최근에 Brain2Qwerty v2를 오픈소스로 공개했습니다. 이 비침습적인 뇌-컴퓨터 인터페이스는 뇌의 전기 및 자기 신호인 EEG와 MEG를 사용하여 생각으로부터 문장을 해독할 수 있습니다. 평가 결과, 이 시스템은 평균적으로 61%의 단어 정확도를 기록했으며, 이는 다른 비침습적 방법의 8%와 비교됩니다.
Meta's Brain2Qwerty is a noninvasive BCI achieving 61% accuracy in decoding thoughts into sentences.
Meta has recently open-sourced Brain2Qwerty v2, a noninvasive Brain–Computer Interface (BCI) capable of decoding sentences from thoughts using electroencephalography (EEG) or magnetoencephalography (MEG) signals. In evaluations, the system achieved an average word accuracy rate of 61%, in contrast to just 8% for other non-invasive methods.