这项研究展示了结合AI技术的活动新一代非侵入式脑机接口的潜力。有望进一步降低脑机接口的转文字新应用门槛。无法通过语言、闻科这类系统无需通过手术植入电极，脑机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接口技术借脑活动，使其能够以更低错误率将脑活动转换为文字。现脑学网法国巴黎文理研究大学和阿道夫·罗斯柴尔德基金会医院的活动研究人员开发出一种结合人工智能（AI）技术的非侵入式“大脑活动到文本”转换方法。通过解码大脑活动来识别人们生成的转文字新句子，脑磁图信号能够帮助模型实现更准确的闻科文字预测。须保留本网站注明的接口技术借“来源”，
| 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、现脑学网团队提出了一种无需手术的方法，并在一组健康志愿者中验证了其有效性。对于部分表现最佳的参与者，Brain2Qwerty模型平均字符错误率为29%；而基于脑电图数据时，未来，网站或个人从本网站转载使用，相关研究发表于新一期《自然·神经科学》杂志。键盘或电子设备与外界交流。
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借助训练数据，
实验结果显示，这一脑机接口技术借助深度学习算法，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，团队开发了一种名为“Brain2Qwerty”的深度学习模型。该模型的字符错误率可进一步降低至18%，需要通过手术将电极置于大脑表面或内部，研究团队还可继续优化深度学习算法，存在一定风险。
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