2026年06月30日 10時59分
AI
Metaが外科手術不要で脳活動からのテキスト読み取りを可能とするAIモデル「Brain2Qwerty v2」を開発しました。Brain2Qwerty v2は外科手術を伴う侵襲的な手法と同等のテキスト予測精度を達成しているとのことです。
From Brain Waves to Words: Brain2Qwerty Offers a New Path to Communication Without Surgery
https://ai.meta.com/blog/brain2qwerty-brain-ai-human-communication/
脳活動をもとにテキストを読み取る技術は複数の研究機関によって開発されていますが、読み取り精度を上げるには外科手術によって脳内に電極を埋め込んで脳波を読み取る必要がありました。Brain2QwertyはMetaがバスク認知・脳・言語センター(BCBL)と共同開発しているAIモデルで、手術を伴わない脳磁図記録(MEG)のデータをもとにテキストの読み取りを可能とします。Brain2Qwertyの初期バージョン(v1)は2025年2月に発表されました。
AIと非侵襲的な磁気スキャナーを駆使し脳波から入力文章を最大80％の精度で予測する技術をMetaが発表 – GIGAZINE
Brain2Qwerty v1は文字を1つずつ読み取る仕組みでしたが、Brain2Qwerty v2は単語や文レベルでの読み取りを実現しています。
Brain2Qwerty v2は9人のボランティアから得られた約2万2000の文章データを用いてトレーニングされています。各ボランティアは10時間にわたってタイピングを行いつつ、MEGで脳磁場を測定。タイピング内容と脳磁場測定結果を学習データとしてAIモデルのトレーニングが実行されました。
Brain2Qwerty v2はBrain2Qwerty v1と比べてテキストの読み取り能力が向上しており、文字の読み取り成功率は69％、単語の読み取り精度は最大で78％に達しました。Metaによると、最も優秀な被験者では全文章の半分以上を1単語以下の誤りで読み取ることに成功したとのこと。また、学習データ量の増加に伴って精度が向上することも確かめられています。
MetaはBrain2Qwerty v2の未査読論文を以下のリンク先で公開しています。
Accurate Decoding of Natural Sentences from Non-Invasive Brain Recordings | Research – AI at Meta
https://ai.meta.com/research/publications/accurate-decoding-of-natural-sentences-from-non-invasive-brain-recordings/
2025年2月に発表されたBrain2Qwerty v1の論文は査読を通過して2026年6月29日にNature Neuroscienceに掲載されています。
Noninvasive decoding of typed sentences from human brain activity | Nature Neuroscience
https://www.nature.com/articles/s41593-026-02303-2
また、MetaはBrain2Qwerty v1とBrain2Qwerty v2のトレーニングコードを以下のリンク先で公開しています。
GitHub – facebookresearch/brain2qwerty: Non-invasive decoding of typed sentences from MEG and EEG brain recordings using a convolutional encoder, transformer, and character-level language model. · GitHub
https://github.com/facebookresearch/brain2qwerty
さらに、Brain2Qwerty v1の学習データが以下のリンク先で公開されています。
bcbl190626/SpanishBCBL · Datasets at Hugging Face
https://huggingface.co/datasets/bcbl190626/SpanishBCBL