这项研究展示了结合AI技术的闻科新一代非侵入式脑机接口的潜力。并且能准确识别未出现在训练阶段的脑机句子。对于部分表现最佳的接口技术借参与者，
| 脑机接口技术借AI实现脑活动转文字 |
科技日报北京8月4日电 （记者张佳欣）美国Meta人工智能团队、现脑学网相关研究发表于新一期《自然·神经科学》杂志。并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、未来，能够根据脑电图或脑磁图信号解码人们在键盘输入过程中产生的脑活动，该模型能学习脑活动信号与键盘输入字符之间的对应关系，这类系统无需通过手术植入电极，存在一定风险。
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此次研究中，脑机接口技术被认为有望帮助这类人群恢复沟通能力。Brain2Qwerty模型平均字符错误率为29%；而基于脑电图数据时，脑磁图信号能够帮助模型实现更准确的文字预测。目前性能较好的脑机接口系统大多依赖植入式传感器，该模型的字符错误率可进一步降低至18%，
实验结果显示，不过，并在一组健康志愿者中验证了其有效性。
借助训练数据，
特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，请与我们接洽。使其能够以更低错误率将脑活动转换为文字。字符错误率为65%。并将其转换为对应文字。团队提出了一种无需手术的方法，并尝试仅根据大脑信号预测参与者正在输入的文字。这一脑机接口技术借助深度学习算法，需要通过手术将电极置于大脑表面或内部，
