Metas Brain2Qwerty与Meta AI：非侵入性脑对文本解码的里程碑

忘记类型！元AI直接在文本中解码您的想法 - 交流的未来

通过元AI的开发是大脑计算机界面（BCIS）领域的重大进展（MEG）。达到了多达81％的签约。即使该技术尚未为市场做好准备，它已经显示出很大的潜力，尤其是对于正在寻找新的沟通渠道的语言或运动障碍的人来说。

大脑计算机接口的开发

历史背景和医疗需求

开发了大脑计算机界面以在人脑和外部设备之间创建直接通信渠道。虽然具有植入电极的侵入性方法已经提供了高度超过90％，但它们与相当大的风险相关，包括感染和手术干预的需求。诸如EEG和MEG等非侵入性替代方案被认为是更安全的，但到目前为止，必须在信号质量有限的情况下挣扎。来自Meta AI的Brain2QWerty试图通过首次达到基于MEG的解码的错误率仅达到19％的错误率来缩小这一差距。

EEG与MEG：测量方法的优势和缺点

脑电图通过电极测量头皮上的电场，而MEG记录了神经元活性的磁场。 MEG提供了更高的空间分辨率，并且不易信号失真。这解释了为什么带有MEG的Brain2QWerty仅达到32％的图形错误率，而基于EEG的系统的错误率为67％。但是，价格高达200万美元，重量为500公斤的MEG设备很难获得，目前不适合广泛使用。

Brain2Qwerty的架构和功能

信号处理的三个阶段模型

Brain2Qwerty依赖于三个模块的组合：

• 卷积模块：从MEG/EEG的原始数据中提取提取物，并识别与运动脉冲时的模式。
• 变压器模块：依次分析大脑信号以记录上下文信息，从而实现整个单词而不是单个字符的预测。
• 语言模块：预训练的神经元网络根据语言概率纠正错误。例如，“ HLL@”是通过上下文知识完成的“ Hello”。

培训过程和适应性

该系统接受了来自35名健康受试者的数据，他们在MEG扫描仪中呆了20个小时20个小时。他们反复打字，例如“ el procesador ejecuta la instrucción ”。该系统学会了为每个键盘标志确定特定的神经特征。有趣的是，Brain2QWerty还能够纠正键入错误，这表明它整合了认知过程。

绩效评估和与现有系统的比较

定量结果

在测试中，带有MEG的Brain2QWerty达到平均角色错误率为32％，有些受试者甚至获得19％。为了进行比较：专业人类译者的错误率约为8％，而侵入性系统（例如Neuralink）低于5％。基于脑电图的解码明显较差，而错误率为67％。

定性进步

与以前使用外部刺激或想象的运动的BCI相反，Brain2Qwerty依靠攻击时的自然运动过程。这减少了用户的认知工作，并首次使无创脑信号的整个句子解码。

从思想到文字：克服概括的障碍

技术限制

当前问题包括：

• 实时处理：Brain2QWerty当前只能在完成句子而不是符号后解码。
• 设备可移植性：当前的MEG扫描仪太大了，无法日常使用。
• 概括：该系统仅通过健康受试者进行测试。目前尚不清楚它在运动限制的患者中是否起作用。

Brain2Qwerty：革命还是风险？数据保护检查中的元脑界面

阅读大脑信号的可能性提出了严重的数据保护问题。 Meta强调，Brain2QWerty只捕获了预期的小费动作，没有意识到的思想。此外，目前尚无商业计划，但主要用于研究神经元语言处理。

未来的观点和可能的应用

转移学习和硬件优化

META研究将学习转移到将模型转移给不同用户。第一个测试表明，接受过人A的Ki也可以通过细分来用于B。同时，研究人员正在研究便携式MEG系统，这些系统便宜，更紧凑。

与语言合作集成

从长远来看，Brain2Qwerty编码器可以与诸如GPT-4之类的语音模型结合使用。这将通过将大脑信号直接转换为语义表示来使复杂内容的解码。

临床应用

对于锁定综合征的患者或好像Brain2QWerty可以提供革命性的沟通选择。但是，为此，必须集成到系统中，诸如视觉概念之类的无线电信号。

未来趋势：通过AI和创新的硬件，思想控制的交流

Metas Brain2Qwerty令人印象深刻地表明，通过深度学习可以显着改善非侵入性BCI。尽管该技术仍处于开发阶段，但它为安全的通信辅助工具铺平了道路。未来的研究必须将差距缩小到侵入性系统中，并定义道德框架条件。随着硬件和AI的进一步发展，思想控制的交流的愿景很快就会成为现实。

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Metas Brain2Qwerty与Meta AI：非侵入性脑对文本解码的里程碑

在非侵入性大脑计算机界面（BCIS）的研究领域中，Brain2Qwerty通过元AI的发展是一个显着的突破。在最佳条件下，它在标志水平上达到了高达81％的高度精度。尽管该技术尚未准备好日常使用，但它令人印象深刻地展示了开放一种全新的沟通形式的长期潜力。这种进步从根本上可以改变全球数百万人的生活以及我们对沟通和技术的看法。

大脑计算机界面的基础知识：科学的旅程

历史根源和急需临床应用的需求

在人脑和外部设备之间建立直接联系的想法并不是什么新鲜事物，而是源于数十年的研究和创新。大脑计算机界面或简称BCI是旨在建立这种直接通信路径的系统。该领域的第一个概念和实验可以追溯到20世纪，因为科学家开始更加仔细地研究大脑的电气活动。

侵入性BCI方法将电极直接植入大脑，已经取得了令人印象深刻的结果，在某些情况下，精确度超过了90％。这些系统表明，可以解码复杂的电动机命令，例如，通过思维功率来控制假体或计算机光标。尽管取得了这些成功，但侵入性方法仍与大量风险相关。对大脑的手术干预始终构成感染，组织损伤或植入硬件长期并发症的风险。此外，植入物的长期稳定性及其与脑组织的相互作用是一个持续的挑战。

诸如EEG和MEG等非侵入性替代方案提供了一种更加安全的方法，因为它们不需要手术。在脑电图上，将电极放在头皮上以测量电场，而MEG捕获了由神经活动引起的磁场。但是，过去，由于信号质量较低和相关的较低解码精度，这些方法通常失败。面临的挑战是从从颅骨外部测量的相对较弱和嘈杂的信号中提取足够的信息，以实现可靠的通信。

Meta AI与Brain2QWerty完全解决了这一差距。通过使用机械学习的高级算法以及脑电图和MEG数据的组合，他们成功地证明了基于MEG的解码的错误率仅为19％。这是一个重大的进步，并且在更接近实际应用的非侵入性BCIS方面接近。 Brain2Qwerty的发展不仅是技术成功，而且对于因瘫痪，中风或其他疾病而失去说话能力或其他疾病能力的人来说，这也是一线希望。对于这些人来说，可靠的大脑到文本界面可能意味着他们的生活质量革命，并使他们能够再次积极参与社交生活。

详细的技术差异：脑电图与梅格

为了充分了解Brain2Qwerty的性能及其所代表的进展，重要的是要仔细研究EEG和MEG之间的技术差异。两种方法都有其特定的优势和缺点，影响其对不同BCI应用的适用性。

脑电图（EEG）是神经科学和临床诊断方面已建立且广泛的方法。它测量了由大脑中神经元组的集体活性引起的电势波动。这些波动是通过电极记录的，电极通常连接到头皮上。 EEG系统相对便宜，移动且易于使用。它们在毫秒范围内提供了高度分辨率，这意味着可以精确记录大脑活动的快速变化。但是，脑电图的空间分辨率有限。通过颅骨和头皮时，电信号会扭曲和涂抹，这使得很难找到神经元活动的确切位置。通常，脑电图的空间分辨率在10-20毫米或更大的范围内。

另一方面，磁脑摄影（MEG）测量了由神经电流产生的磁场。与电场相反，磁场受到头骨组织的影响较小。这导致MEG的空间分辨率明显更高，该分辨率在毫米范围内（约2-3 mm）。因此，MEG使得更精确地定位神经活动并识别不同大脑区域活动的差异。此外，MEG还提供了与EEG相当的时间分辨率。 MEG的另一个优点是，它可以更好地捕获某些类型的神经元活性，尤其是在较低的大脑区域和面向切线的电流中的活性。

MEG的主要缺点是精心设计的技术。 MEG系统需要超导量子干涉仪（鱿鱼）作为对磁场极为敏感的传感器。这些鱿鱼必须在极低的温度（绝对零点接近）中冷却，这使设备的操作和维护变得复杂而昂贵。此外，必须在磁性屏蔽的房间中进行MEG测量，以最大程度地减少外部磁场的疾病。这些房间的安装也很昂贵且复杂。典型的MEG设备的价格高达200万美元，重约500公斤。这些因素考虑了MEG技术的传播。

与脑电图（32％的字符错误率为67％）相比，Brain2Qwerty用MEG的性能显着提高，强调了MEG较高的信号质量和空间分辨率在要求解码任务方面的优势。尽管脑电图是一项更容易获得的技术，但MEG表明，使用更精确的测量方法和复杂的算法，在非侵入性BCI研究中仍然具有很大的潜力。未来的发展可能旨在降低MEG的成本和复杂性或开发替代，更便宜的方法，这些方法在信号质量和空间分辨率方面具有相似的优势。

Brain2Qwerty的建筑和功能：引擎盖下方

信号处理的三阶段模型：从大脑信号到文本

Brain2Qwerty使用复杂的三阶段模型将复杂的神经元信号转化为可读文本。该模型结合了机械学习的最现代技术和神经网络，以应对非侵入性脑对文本解码的挑战。

卷积模块

空间时间特征的提取：管道中的第一个模块是卷积神经元网络（CNN）。 CNN特别擅长识别空间和时间数据中的模式。在这种情况下，CNN分析了MEG或EEG-的原始数据

传感器记录。它提取与解码尖端运动相关的特定空间时间功能。该模块经过训练，可以识别大脑信号中的重复模式，这些模式与在虚拟键盘上打字时与微妙的电动机冲动相关。从某种意义上说，它从大脑信号中过滤了“噪音”，并专注于信息丰富的份额。 CNN了解了哪些大脑区域在某些尖端运动中活跃，以及该活动如何及时发展。它标识了特征模式，可以区分不同的键盘攻击。

变压器模块

了解上下文和分析序列：第二模块是变压器网络。事实证明，变形金刚在处理顺序数据的处理中是革命性的，尤其是在自然语言处理中。在Brain2Qwerty的背景下，变压器模块分析了卷积模块提取的大脑信号序列。变压器网络成功的关键在于您的“注意”机制。这种机制使网络能够掌握顺序中不同元素之间的关系和依赖关系 - 在这种情况下，在代表不同字母或单词的连续大脑信号之间。变压器模块了解输入的上下文，因此可以对下一个符号或单词做出预测。它了解到某些字母组合比其他字母组合更有可能，并且单词在某种语法和语义关系中彼此之间存在。建模上下文的能力不仅要解码单个字符，而且要理解和生成整个句子至关重要。

语音模块

误差校正和语言智能：第三和最后一个模块是预训练的神经元语音模型。该模块专门研究和纠正变压器模块生成的文本序列。可以在此类系统中使用的语言模型（例如GPT-2或BERT）已接受了大量文本数据的培训，并且对语言，语法，风格和语义关系具有全面的了解。该语言模块使用这些知识来纠正在以前的解码步骤中可能创建的错误。例如，如果系统提供“ HLL@”而不是“ Hello”，则由于信号噪声或解码假期，该语言模块可以识别并借助语言概率和“ Hello”中的语言概率和上下文知识对其进行纠正。因此，语音模块充当了一种“智能校正器”，将先前模块的原始版本转换为连贯和语法正确的文本。它不仅提高了解码的准确性，还提高了生成文本的可读性和自然性。

培训数据和适应性艺术：从攻击中学习

需要大量数据来训练Brain2Qwerty并发展其性能。 Meta AI对35名健康受试者进行了一项研究。每个受试者在键入各种句子的同时，在MEG扫描仪上花费了大约20个小时。这些句子的语言是不同的，包括西班牙语（“ El Procesador ejecuta lainstrucción” - “处理器执行指令”）以证明系统的多功能性。

在提示期间，测试对象的大脑活动记录在MEG中。 AI分析了这些数据，以确定每个键盘符号的特定神经元特征。该系统了解了哪种大脑活动模式对应于键入字母“ A”，“ B”，“ C”等。系统收到的数据越多，就越精确地检测到这些模式。它可以与学习新语言相提并论：您练习的次数越多，您看到的例子就越多，就越好。

这项研究的一个有趣方面是，Brain2QWerty不仅学会了正确的尖端条目，而且还识别甚至校正了测试对象的误差。这表明该系统不仅捕获了纯粹的运动过程，而且还可以键入认知过程，例如对特定单词或句子的意图和期望。例如，如果主题类型“ fhelr”“意外”，但实际上想编写“错误”，则系统可以识别并纠正错误，即使受试者的电机信号反映了打字错误。这种在认知水平上纠正错误的能力是Brain2Qwerty的高级智能和适应性的迹象。

每人的培训数据量相当大：每个受试者在研究过程中键入数千个字符。大量数据使AI可以学习可靠的可靠模型，即使有新的未知输入也可以很好地工作。此外，该系统适应各个尖端样式和神经元特征的能力证明了针对个人用户的特定需求和特性量身定制的个性化BCI系统的潜力。

绩效评估和比较：竞争中的Brain2QWerty在哪里？

定量结果：字符错误率作为标准

基于图形错误率（CER - 字符错误率）定量测量Brain2Qwerty的性能。 CER指示与实际键入文本相比，解码字符的哪个百分比是错误的。较低的CER意味着更高的精度。

在测试中，MEG的Brain2QWerty平均CER为32％。这意味着平均有100个解码字符中约有32个是错误的。最好的受试者甚至达到了19％的CER，这对于非侵入性BCI系统来说是非常令人印象深刻的表现。

进行比较：专业的人类抄写员通常达到约8％的CER。电极直接植入大脑的侵入性BCI系统甚至可以达到较低的错误率小于5％。基于EEG的Brain2Qwerty解码为67％，这强调了MEG对此应用的明显优势，但也表明，在此特定实现中，EEG尚未达到相同的精度。

重要的是要注意，在最佳条件下达到了19％的CER，即在受过训练的受试者和高质量MEG设备的受控实验室环境中。在实际应用方案中，尤其是在神经系统疾病或不理想的测量条件下的患者中，实际错误率可能更高。然而，Brain2Qwerty的结果是一个重大进展，并表明非侵入性BCI越来越多地接近入侵系统，从精度和可靠性方面。

定性进步：自然和直观的操作

除了准确性的定量改进外，Brain2QWerty还代表了BCI研究中的定性进步。例如，用户必须想象在屏幕上移动光标或注意闪光灯以提供命令。这些方法可以在认知上精疲力尽，并且不是很直观。

另一方面，Brain2Qwerty在键入时会使用自然运动过程。它解码在虚拟键盘上输入时连接到实际或预期运动的大脑信号。这使系统更加直观，并减少用户的认知工作。想像，打字，将精神任务作为抽象来控制BCI感觉更自然。

另一个重要的定性进度是Brain2QWerty从颅骨外测量的大脑信号中解码完整句子的能力。较早的非侵入性BCI系统通常仅限于解码单个单词或简短短语。理解和生成整个句子的能力为与技术的沟通和​​互动提供了新的机会。它可以实现更多的自然和流畅的对话和互动，而不是费力地组装单个单词或命令。

挑战和道德含义：负责任创新的方式

技术限制：实用适合性的障碍

尽管Brain2Qwerty取得了令人印象深刻的进步，但仍有许多技术挑战必须掌握在实践中可以使用这项技术之前。

实时处理

Brain2Qwerty文本目前仅在完成句子后才进行解码，而不是在字符的实时符号中进行解码。但是，实时解码对于自然和液体通信至关重要。理想情况下，用户应该能够在思考或点击时将自己的想法转换为文本，类似于键盘上的正常键入。因此，提高处理速度并减少延迟时间是未来发展的重要目标。

设备可移植性

MEG扫描仪是大型，重且昂贵的设备，需要磁性屏蔽房间。它们不适合家庭使用或在专业实验室环境之外使用。广泛使用BCI技术需要便携式，无线和便宜的设备。重要的研究方向是更紧凑的MEG系统的开发或EEG的信号质量和解码精度的提高是重要的研究方向。

概括和患者人数

对Brain2Qwerty的研究是由健康的受试者进行的。目前尚不清楚该系统在瘫痪，语言障碍或神经退行性疾病的患者中的工作状况。这些患者群体经常改变了大脑活动模式，这可能会使解码变得困难。重要的是要测试和适应Brain2Qwerty和类似的系统，以确保其对需要最紧急的人的有效性和适用性。

道德问题：数据保护，隐私和阅读的限制

将思想转换为文本的能力提出了深刻的道德问题，尤其是在数据保护和隐私方面。技术可能“阅读”的想法令人担忧，需要仔细检查道德含义。

Meta AI强调，Brain2QWerty当前仅捕获预期的尖端运动，而没有自发的思想或非自愿的认知过程。该系统经过训练，以识别与有意识尝试使用虚拟键盘的自觉尝试相关的神经特征。它并非旨在解码一般的思想或情感。

然而，问题仍然是预期行动解码与思想的“阅读”之间的边界在哪里。随着进步技术和提高的解码精度，未来的BCI系统可能能够捕获越来越微妙且更复杂的认知过程。这可以考虑考虑隐私，尤其是在商业上使用此类技术或整合到日常生活中的情况下。

为BCI技术的开发和应用创建道德框架条件和明确的准则非常重要。这包括数据保护，数据安全性，澄清后同意和防止滥用的问题。必须确保尊重用户的隐私和自主权，并将BCI技术用于人和社会的福祉。

Meta AI强调，他们对Brain2QWerty的研究主要用于了解神经元语言处理，目前尚无对该系统的商业计划。该声明强调了BCI技术领域的研究和发展的必要性，从一开始就以道德考虑为指导，并且潜在的社会影响会仔细权衡。

未来的发展和潜力：思想控制的未来的愿景

转移学习和硬件创新：进度加速

关于Brain2QWerty及相关BCI系统的研究是一个动态而快速发展的领域。有许多有前途的研究方向有可能进一步提高非侵入性BCI的性能和适用性。

转移

Meta AI研究转移学习技术，以在不同受试者之间传输训练的模型。 Brain2Qwerty目前必须对每个人进行单独培训，这是耗时和资源密集型的。转移学习可以使一个经过培训的模型，可以用作培训另一个人的模型的基础。第一个测试表明，接受过人A的Ki也可以通过细分来用于B。这将大大减少培训工作，并加快个性化BCI系统的发展。

硬件创新

与软件开发的同时，研究人员正在努力改善非侵入性BCIS的硬件。一个重要的重点是开发无线和便宜的便携式MEG系统。有一些有前途的方法基于新的传感器技术和冷冻冷却方法，这些方法可能会实现较小，更轻且能源较低的MEG设备。高密度电极阵列的发展和改进的信号处理，脑电图区域也有进展，旨在改善脑电图的信号质量和空间分辨率。

与语言CIS集成：下一代解码

从长远来看，大脑对文本解码与高级语音模型（例如GPT-4或类似体系结构）的组合可能会导致更强大，更通用的BCI系统。 Brain2Qwerty的编码器将大脑信号转换为文本表示，可以与语音模型的生成技巧合并。

这将使未知句子和更复杂的思想能够解码。未来的系统不仅可以解码提示动作，还可以将大脑信号直接转化为语义表示，然后语音模型可以使用该信号来生成连贯且明智的答案或文本。这种整合可能会继续模糊大脑计算机界面与人工智能之间的极限，并导致全新的人类计算机相互作用。

临床应用：有沟通障碍的人的希望

对于患有锁定综合征的患者，AS或其他严重的神经系统疾病，Brain2QWerty和类似技术可能是改变生活的沟通援助。对于那些完全瘫痪并失去说话或变得常规能力的人来说，可靠的大脑到文本界面可能是表达自己的思想和需求并与外界互动的一种方式。

但是，必须进一步开发目前的Brain2QWerty，它必须进一步开发，以整合电动机独立的信号。完全瘫痪的患者需要基于其他形式的神经元活动的系统，例如，没有实际的运动设计就可以说明视觉想象，心理想象力或意图。该领域的研究对于使BCI技术可用于更广泛的患者至关重要。

Metas Brain2Qwerty表明，通过使用深度学习和高级信号处理可以显着改善非侵入性BCI。尽管该技术仍处于实验室阶段，并且仍有许多挑战需要克服，但它为更安全，更容易访问和用户更友好的通信辅助工具铺平了道路。未来的研究必须进一步缩小侵入性系统的差距，阐明道德框架并将技术调整到不同用户群体的需求中。随着硬件，AI模型和我们对大脑的理解的进一步发展，在不久的将来，经过思想控制的交流的愿景可能会成为现实，并改变全球数百万人的生活。

神经元解码和文本生成：现代脑转录系统的功能详细

在神经科学，人工智能和计算机技术的界面上，将大脑信号直接转化为文本的能力是一个引人入胜且有希望的研究领域。现代的大脑转录系统（例如Metas Brain2QWerty）基于一个复杂的多阶段过程，该过程将有关大脑的组织和功能的神经科学知识与复杂的深度学习体系结构相结合。重点是对神经元活动模式的解释，这与语言，运动或认知过程相关。这项技术有可能在医疗应用中发挥转变作用，例如，作为瘫痪者以及技术应用的沟通辅助工具，例如作为新的人类计算机界面。

信号记录和处理的基本原理：大脑和计算机之间的桥梁

非侵入性测量技术：相比之下

现代的大脑转录系统主要依赖于两种无创方法来测量大脑活动：脑电图（EEG）和磁脑电图（MEG）。两种技术都可以从颅骨外部进行神经元信号，而无需手术。

脑电图（EEG）

脑电图是一种已建立的神经生理方法，可测量头皮上的电势变化。这些电位变化来自大脑中大型神经元基团的同步活性。在脑电图测量的情况下，将高达256个电极放在头皮上，通常以覆盖整个头部面积的标准化排列。 EEG系统记录电极之间的电压差异，从而创建了反映大脑活动时间动力学的脑电图。脑电图的特征是高达1毫秒的高时间分辨率，这意味着可以精确记录大脑活动的快速变化。但是，脑电图的空间分辨率受到限制，通常在10-20毫米的范围内。这是由于以下事实：当通过头骨，头皮和其他组织层通过时，电信号会在空间上扭曲和涂抹。脑电图是一种相对便宜且移动的方法，在许多临床和研究领域都广泛。

磁脑电图（MEG）

MEG是一种互补的神经生理方法，可捕获大脑中神经电流产生的磁场。与电场相反，磁场受到头骨生物组织的影响较小。与脑电图相比，这导致了神经元来源的更精确的位置和更高的空间分辨率。 MEG达到了大约2-3毫米的空间分辨率。 MEG系统中的传感器是对最小磁场变化极为敏感的超导量子干涉仪（鱿鱼）。为了保护敏感的鱿鱼传感器免受外部磁性疾病的侵害并保持其超导性能，必须在磁性屏蔽的房间和极低的温度（绝对零点接近）中进行MEG测量。这使得MEG系统在技术上更复杂，昂贵且便携性比脑电图系统更便宜。然而，MEG在许多研究领域都具有显着优势，尤其是在检查认知过程以及由于其较高的空间分辨率和较低信号失真而导致神经元活动的确切位置时。

在Meta的Brain2Qwerty实验中，在脑对文本解码中量化了MEG和EEG之间的性能的显着差异。尽管MEG达到了32％的绘图错误率（CER），但EEG的CER为67％。在最佳条件下，例如在磁性屏蔽的房间和训练有素的受试者中，带有MEG的CER甚至可以降低至19％。这些结果强调了MEG在要求解码任务的优势，尤其是在需要高空间精度和信号质量的情况下。

通过卷积网络提取信号特征：神经元数据中的模式识别

脑转录系统中神经元信号处理的第一步是从脑电图或MEG的原始数据中提取相关特征。该任务通常由卷积神经元网络（CNN）执行。 CNN是一类深度学习模型，特别适合分析空间和时间结构化数据，就像脑电图和MEG信号一样。

空间过滤：卷积模块使用空间过滤器来识别与要解码过程相关的特定大脑区域。当解码小费动作或语言意图时，负责计划和执行运动的运动皮层以及大脑中重要的语言区域的Broca区域特别感兴趣。对CNN的空间过滤器进行了训练，以识别这些相关区域中发生的大脑活动模式，并专门用于解码任务。

时间频率分析：除空间模式外，CNN还分析了大脑信号及其频率成分的时间动力学。神经元活性通常以不同频率表带中的特征振荡为特征。例如，伽马频带振荡（30-100 Hz）与认知处理，注意力和意识有关。对CNN进行了训练，可以检测EEG或MEG信号中的这些特征振荡，并将其作为解码的相关特征提取。时间频分析使系统能够使用有关神经元活动的时间结构和节奏的信息，以提高解码精度。

在Brain2QWerty，卷积模块从MEG或EEG数据中提取了超过500个空间和时间特征。这些特征不仅包括与预期的尖端运动相对应的信号，还包括反映了测试对象的打字误差的信号。 CNN提取广泛特征的能力对于神经元信号的稳健和全面解码至关重要。

通过变压器体系结构进行顺序解码：上下文理解和语言建模

具有攻击机制的上下文建模：识别数据中的关系

根据卷积模块的特征提取，通过变压器模块分析了提取的特征序列。近年来，变形金刚网络已被证明在处理顺序数据方面特别有效，并且已成为许多自然语言处理领域的标准模型。它们的强度在于它可以在顺序数据中建模长而复杂的依赖性并了解输入的上下文的能力。

记录依赖性

变压器模块使用所谓的“自我站立”机制来掌握特征序列中不同元素之间的关系和依赖关系。在大脑到文本解码的背景下，这意味着系统学会了了解以前和以后的罢工之间的关系。例如，该系统认识到，根据“狗”一词，“ barks”或类似的动词可能会遵循。攻击机制使网络能够集中于输入序列的相关部分，并在整个序列的背景下加权其含义。

概率语音模型

通过分析大量文本数据，变压器网络学习概率语言模型。这些模型代表了一种语言中单词和句子的结构和概率的统计知识。变压器模块使用此语音模型，例如完成片段或不完整的输入或纠正错误。例如，如果系统解码字符串“ HUS”，则语言模型可以识别在给定上下文中更有可能的“房屋”一词并相应地纠正输入。

在诸如Synchron的CHATT集成之类的系统中，变压器网络的能力用于上下文建模，以从碎片电动机意图中生成自然和连贯的句子。即使使用不完整或嘈杂的大脑信号，该系统也可以使用其广泛的语言知识及其解释上下文的能力来产生明智和语法正确的文本。

预训练语音模型的整合：误差校正和语言连贯性

许多脑转录系统处理管道中的最后一个模块是一种最终语言模块，通常以预先训练的神经元语音模型（例如GPT-2或BERT）的形式实现。该模块进一步完善了变压器模块生成的文本序列，以纠正错误并优化生成的文本的语法连贯性和自然性。

通过语言概率减少错误

语音模块使用其对语言，语法和样式的广泛知识来纠正在以前的解码步骤中可能出现的错误。通过使用语言概率和上下文信息，语音模块可以将图形错误率（CER）降低多达45％。例如，它标识并纠正拼写错误，语法错误或语义上不一致的单词后果。

解码未知单词

初步训练有素的语言模型能够通过回落其结合音节和理解单词的形态结构的能力来解码未知单词或稀有单词组合。例如，如果系统解码一个新的或不寻常的单词，则语言模块可以尝试从已知的音节或单词的一部分组装它，并从上下文中得出其含义。

Google的CHIRP模型令人印象深刻地证明了从大量文本数据中转移学习的优势，以适应各个语言模式。 Chirp接受了280亿行文本的培训，可以迅速适应特定的语言习惯和个人用户的词汇。这种个性化的能力对于大脑转录系统尤为重要，因为瘫痪或语言障碍的人的语言模式和沟通需求可能会大不相同。

临床和技术限制：广泛应用途中的挑战

与硬件相关的限制：可移植性和实时功能

尽管大脑转录技术取得了令人印象深刻的进展，但仍有许多临床和技术局限性限制了该技术的广泛应用。

MEG便携性

当前的MEG系统（例如500 kg Electa Neuromag）是需要固定实验室环境的复杂和住院设备。他们缺乏便携性限制了他们在专业研究机构之外的使用。在家庭环境中更广泛的临床应用和使用需要便携式和移动MEG系统。因此，更轻，更紧凑且能源密集型的MEG传感器和冷冻冷却方法的发展是一个重要的研究目标。

真实 - 时间延迟

许多当前的大脑转录系统，包括Brain2Qwerty，仅在完成输入后而不是实时迹象之后，才能处理句子。这种真实的时间延迟会影响沟通的自然性和流体。大脑信号的实时处理和文本形式的即时反馈对于直观和用户友好的交互至关重要。因此，算法的加工速度的提高和延迟减少是重要的技术挑战。

神经生理挑战：运动依赖性和个体变异性

运动依赖

许多当前的大脑转录系统主要是针对提示运动或其他运动活动的解码。这限制了他们对无法再产生运动信号的完全瘫痪的患者的适用性。对于该患者组，需要与运动无关的BCI系统，这些系统基于其他形式的神经元活动，例如以说话的思想思想或纯粹的意图来说话。

个体变异性

大脑转录系统的准确性和性能因人而异。大脑结构，神经元活动和认知策略的个体差异可能会使解码变得困难。另外，神经退行性疾病患者的准确性可能会降低，例如由于皮质活性变化和进行性神经元损伤。因此，强大和适应性算法的发展可以适应个体差异和大脑活动的变化，因此非常重要。

道德含义和数据保护：负责处理大脑数据

大脑数据中的隐私风险：保护心理隐私

大脑转录技术的进展提出了重要的道德问题和数据保护问题。解码大脑信号并将其转换为文本的能力为个人的隐私和心理自治带来了潜在的风险。

留门潜力

尽管诸如Brain2QWerty之类的当前系统主要是打算打算进行的运动活动，但从理论上讲，未来系统也可以捕获不必要的认知过程甚至思想的潜力。 “思想”技术的想法提出了有关隐私和保护精神亲密领域的基本问题。重要的是要制定明确的道德和法律框架，以防止滥用此类技术并保护个人权利。

匿名困难

脑电图和MEG信号包含独特的生物特征模式，可以使人可以识别。即使是为了未经授权的目的，也可能会重新识别或滥用匿名的大脑数据。因此，保护​​hirnd数据的匿名性和机密性至关重要。需要严格的数据保护指南和安全措施，以确保大脑数据负责和道德上正确

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