Meta ha dado un paso relevante en el desarrollo de interfaces cerebro-computadora con Brain2Qwerty, un sistema basado en inteligencia artificial capaz de convertir pensamientos en texto. Este avance, que se apoya en tecnologías como la magnetoencefalografía (MEG) y la electroencefalografía (EEG), busca facilitar la comunicación para personas con dificultades motoras o del habla.


La investigación fue llevada a cabo por el Centro de Investigación Fundamental de Inteligencia Artificial (FAIR) de Meta, en colaboración con el Centro Vasco de Cognición. En ella, 35 voluntarios participaron en ensayos que registraron su tarea cerebral mientras intentaban escribir oraciones en un teclado.


Brain2Qwerty emplea un modelo de aprendizaje profundo dividido en tres etapas: primero, una red neuronal convolucional (CNN) extrae patrones de los datos cerebrales recogidos por EEG o MEG; luego, un módulo de transformación analiza las secuencias y anticipa palabras en lugar de caracteres individuales; finalmente, un modelo de lenguaje mejora la precisión del texto generado.


Durante las pruebas, los voluntarios escribieron frases como el procesador ejecuta la instrucción mientras sus cerebros enviaban señales que la IA de Brain2Qwerty interpretaba en tiempo real.