Brain2Qwerty: Meta will Gedanken ohne Implantate bis zu 81% akkurat lesen können
Facebook-Mutterkonzern Meta hat die Resultate eines Forschungsprojekts veröffentlicht, das in Zusammenarbeit mit dem Basque Center on Cognition, Brain and Language durchgeführt wurde. Das Resultat ist eine Technologie, die es erlaubt, Gedanken zu lesen und so zu interpretieren, dass effektiv ein Text getippt werden kann. Meta nennt diese Technologie "Brain2Qwerty", da Teilnehmer kurze Sätze auf einer herkömmlichen QWERTY-Tastatur getippt haben, während ein MEG und ein EEG die magnetische und elektrische Aktivität des Gehirns überwacht haben.
Die Messwerte wurden anschließend durch ein Machine-Learning-Modell verarbeitet. Dieses System soll getippte Zeichen im Schnitt mit einer Präzision von 68 Prozent erkannt haben, bei den besten Probanden sogar 81 Prozent akkurat. Das soll ausreichen, um die Fehler durch eine KI zu korrigieren, und so akkurate Sätze wiederzugeben. Durch den Einsatz eines MEG und EEG kommt dieses System ganz ohne Implantate oder invasive Behandlungen aus, sodass es sich dabei laut Meta um einen bedeutenden Fortschritt hin zu einer Kommunikations-Möglichkeit mit Personen handelt, die nicht in der Lage sind, verbal zu kommunizieren.
Vielversprechende Resultate, aber keine Produkt-Pläne
Praxistauglich ist Brain2Qwerty zumindest aktuell noch nicht, denn die erforderlichen Maschinen wiegen eine halbe Tonne und kosten 2 Millionen US-Dollar, während die gemessenen Daten unter anderem auf der Auswertung der motorischen Impulse basieren, wodurch die Technik beispielsweise für gelähmte Personen kaum nützlich ist. Ebenfalls problematisch: Damit die Technologie funktioniert, muss sich der Nutzer in einem magnetisch abgeschirmten Raum befinden, da das Magnetfeld der Erde wesentlich stärker als die elektromagnetischen Impulse des Gehirns ist.
Meta hat gegenüber MIT Technology Review angegeben, dass der Konzern kaum eine Möglichkeit sieht, Brain2Qwerty in ein kommerzielles Produkt zu verwandeln. Die Resultate sollen den Forschern aber dabei helfen, die Funktionsweise des menschlichen Gehirns besser zu verstehen, um einerseits künftige Forschungsprojekte zu unterstützen, und andererseits Daten zu sammeln, um die Funktionsweise einer künstlichen Intelligenz jener des menschlichen Gehirns näher zu bringen.
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