メタの基礎AI研究グループ（FAIR）は6月29日、Brain2Qwertyシステムの第2版を公開した。非侵襲のブレイン・コンピュータ・インターフェースとしては過去最高の精度を達成した。このシステムは、脳磁図（MEG）記録を文章全体に変換する。手術も植込みも不要である。
仕組み
被験者は、磁気センサーを搭載したヘルメットを着用する。センサーは神経細胞の電気活動が生み出す微弱な磁場を測定する。被験者がタイピングすると、システムは分散した神経活動パターンをテキストにマッピングし、意図した単語を再構成する。個別の文字を解読していた第1版からの改良は、大きな飛躍を示す。第2版は連続的なMEG記録を処理し、文章全体を再構成する。
システムは、9人の被験者から収集した約22,000のタイピング文章で学習した。各被験者はMEGスキャナー内で約10時間を費やした。
精度の数値
Brain2Qwerty v2は、全参加者の平均単語精度61%を達成し、最高成績者は78%に達した。文字レベルでは、平均単語誤り率は39%であり、最高成績者では22%に低下する。
これらの数値は、ほぼ完璧な音声認識システムや侵襲型ブレイン・コンピュータ・インターフェースと比較すると控えめである。Neuralink社のN1植込み型装置は5%未満の文字誤り率を示している。しかし、ヘッドマウント型センサーアレイのみを必要とする完全非侵襲アプローチとしては、画期的な成果である。
オープンサイエンス、非独占
メタはシステムのコードと学習データセットをGitHub（facebookresearch/brain2qwerty）で公開している。同時に、オープンな神経科学研究のための500万ドル（約4億円）の基金も発表した。研究成果はNature Neuroscience誌にも掲載された。
このオープンソースのアプローチは、Muse Spark製品群に代表されるメタの広範な独占的AI製品への転換とは対照的である。FAIRがオープンな神経科学研究への取り組みを継続していることから、同社が独立した研究アイデンティティの維持に戦略的価値を見出していることが示唆される。
非侵襲の利点
Brain2Qwertyの対象者は、ALS、脳卒中、閉じ込め症候群などの神経疾患により発話能力を失った人々である。これらの人々にとって、61%の単語精度であっても、従来は存在しなかったコミュニケーション経路を意味する。
MEG技術には依然として実用上の大きな制約がある。スキャナーは部屋サイズの装置で、数百万ドルの費用がかかり、磁気シールド環境が必要である。携帯型の展開にはなお数年を要する。
それでも、第2版の結果はブレイン・コンピュータ・インターフェースをめぐる議論を転換させる。脳信号の高忠実度解読には頭蓋骨の突破が必要であるというのが長年の前提であった。Brain2Qwerty v2は、アルゴリズムの改良によって外科的しきい値を越えずにその差を縮められることを示唆する。これにより、侵襲的処置を受け入れる少数の人々ではなく、数百万人がこの技術を利用できる可能性が生まれる。
雅子 訳