<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
A Meta 2026. j\u00fanius 29-\u00e9n kiadta a Brain2Qwerty v2 nev\u0171 mesters\u00e9ges intelligencia rendszert, amely seb\u00e9szeti beavatkoz\u00e1s n\u00e9lk\u00fcl dek\u00f3dolja az agyi aktivit\u00e1st g\u00e9pelt mondatokk\u00e1. A modell magnetoencefalogr\u00e1fi\u00e1t (MEG), egy k\u00fcls\u0151 agyi k\u00e9palkot\u00f3 technik\u00e1t haszn\u00e1l az idegi jelek olvas\u00e1s\u00e1ra, mik\u00f6zben a r\u00e9sztvev\u0151k g\u00e9pelnek a billenty\u0171zeten.<\/p>\n\n\n\n
A Meta bejelent\u00e9se szerint<\/a> a Brain2Qwerty v2 kilenc \u00f6nk\u00e9ntes r\u00e9sztvev\u0151 eset\u00e9ben \u00e1tlagosan 61%-os sz\u00f3pontoss\u00e1got \u00e9rt el . A legjobb r\u00e9sztvev\u0151 78%-os sz\u00f3pontoss\u00e1got \u00e9rt el , a dek\u00f3dolt mondatok t\u00f6bb mint fele legfeljebb egy sz\u00f3hib\u00e1t tartalmazott. Ezek az eredm\u00e9nyek jelent\u0151sen fel\u00fclm\u00falj\u00e1k a kor\u00e1bbi nem invaz\u00edv m\u00f3dszerek \u00e1ltal jelentett, nagyj\u00e1b\u00f3l 8%-os sz\u00f3pontoss\u00e1got.<\/p>\n\n\n\n A kiad\u00e1s a Brain2Qwerty v1 Nature Neuroscience foly\u00f3iratban<\/a> megjelent v\u00e1ltozat\u00e1val egy id\u0151ben jelent meg , \u00edgy a projekt ugyanazon a napon kapott egy szak\u00e9rt\u0151k \u00e1ltal lektor\u00e1lt alapot \u00e9s egy friss\u00edtett modellt. A Meta ny\u00edlt forr\u00e1sk\u00f3d\u00fav\u00e1 tette mindk\u00e9t verzi\u00f3 tanul\u00f3k\u00f3dj\u00e1t, \u00e9s a v1 adathalmazt egy \u00faj, 5 milli\u00f3 doll\u00e1ros Digital Brain Project alapon kereszt\u00fcl teszi k\u00f6zz\u00e9, amelynek c\u00e9lja a ny\u00edlt idegtudom\u00e1nyi kutat\u00e1sok felgyors\u00edt\u00e1sa.<\/p>\n\n\n\n Mit csin\u00e1l val\u00f3j\u00e1ban a Brain2Qwerty v2?<\/strong> A rendszert kilenc r\u00e9sztvev\u0151 k\u00f6r\u00fclbel\u00fcl 22 000 mondat\u00e1n k\u00e9pezt\u00e9k ki , amelyek mindegyik\u00e9t k\u00f6r\u00fclbel\u00fcl 10 \u00f3r\u00e1n kereszt\u00fcl r\u00f6gz\u00edtett\u00e9k. Az 1-es verzi\u00f3val ellent\u00e9tben, amelynek a m\u0171k\u00f6d\u00e9shez minden billenty\u0171le\u00fct\u00e9s pontos id\u0151z\u00edt\u00e9s\u00e9t ismernie kellett, a 2-es verzi\u00f3 k\u00f6zvetlen\u00fcl az agyi felv\u00e9telek folyamatos folyam\u00e1b\u00f3l gener\u00e1l mondatokat. Ez a kritikus architekt\u00far\u00e1lis v\u00e1ltoz\u00e1s. A modell m\u00e1r nem t\u00e1maszkodik k\u00fcls\u0151 billenty\u0171le\u00fct\u00e9s-id\u0151z\u00edt\u00e9si adatokra, ami azt jelenti, hogy elm\u00e9letileg k\u00e9pes feldolgozni az agyi jeleket an\u00e9lk\u00fcl, hogy a felhaszn\u00e1l\u00f3nak fizikailag g\u00e9pelnie kellene.<\/p>\n\n\n\n Az AI-folyamat h\u00e1rom r\u00e9tegben m\u0171k\u00f6d\u0151 komponenst kombin\u00e1l. Egy konvol\u00faci\u00f3s modul 500 milliszekundumos nyers neur\u00e1lis jeleket dolgoz fel a motoros agyi mint\u00e1zatok detekt\u00e1l\u00e1s\u00e1hoz. Egy transzform\u00e1tor ezeket a mint\u00e1kat a teljes mondatban kontextusba helyezi. Egy finomhangolt nagym\u00e9ret\u0171 nyelvi modell pedig szemantikai meg\u00e9rt\u00e9ssel finom\u00edtja a kimenetet, egy fejlett helyes\u00edr\u00e1s-ellen\u0151rz\u0151h\u00f6z hasonl\u00f3an kit\u00f6ltve a zajos agyi adatok \u00e1ltal hagyott r\u00e9seket.<\/p>\n\n\n\n A Meta a Llama 4-et is haszn\u00e1lta a betan\u00edt\u00e1si stimulus mondatok gener\u00e1l\u00e1s\u00e1hoz, \u00e9s mesters\u00e9ges intelligencia \u00e1genseket telep\u00edtett a dek\u00f3dol\u00e1si folyamat konfigur\u00e1ci\u00f3j\u00e1nak felt\u00e1r\u00e1s\u00e1ra \u00e9s optimaliz\u00e1l\u00e1s\u00e1ra, a m\u00e9rn\u00f6k\u00f6k pedig a v\u00e9gs\u0151 be\u00e1ll\u00edt\u00e1sokat v\u00e1lasztott\u00e1k ki. Ez teszi a Brain2Qwerty v2-t az egyik legtiszt\u00e1bb p\u00e9ld\u00e1v\u00e1 arra, hogyan lehet mesters\u00e9ges intelligenci\u00e1t rekurz\u00edvan haszn\u00e1lni a jobb mesters\u00e9ges intelligencia fejleszt\u00e9s\u00e9hez.<\/p>\n\n\n\n Hogyan fejl\u0151d\u00f6tt a v2 az eredetihez k\u00e9pest<\/strong> A Nature Neuroscience foly\u00f3iratban most megjelent Brain2Qwerty v1 karakterszinten m\u0171k\u00f6d\u00f6tt. Az egyes billenty\u0171le\u00fct\u00e9sekhez kapcsol\u00f3d\u00f3 agyi jeleket elemezte, \u00e9s MEG-felv\u00e9telekkel 29%-os karakterhibaar\u00e1nyt \u00e9rt el (szemben az olcs\u00f3bb EEG-m\u00f3dszer 65%-\u00e1val). Els\u0151 pr\u00f3b\u00e1lkoz\u00e1sra er\u0151s eredm\u00e9nyek sz\u00fclettek, de a rendszer val\u00f3s id\u0151ben nem tudott m\u0171k\u00f6dni, mivel minden egyes billenty\u0171le\u00fct\u00e9s pontos id\u0151z\u00edt\u00e9s\u00e9t ig\u00e9nyelte bemenetk\u00e9nt.<\/p>\n\n\n\n A Brain2Qwerty v2 mondatszint\u0171 dek\u00f3dol\u00e1sra v\u00e1lt. Ahelyett, hogy egyszerre csak egy bet\u0171t j\u00f3solna meg, folyamatos agyi felv\u00e9telekb\u0151l rekonstru\u00e1lja a teljes mondatokat. A v2 f\u0151bb m\u00e9r\u0151sz\u00e1mait m\u00e1sk\u00e9pp jelentik, a sz\u00f3pontoss\u00e1gban, nem pedig a karakterhibaar\u00e1nyban, ami t\u00fckr\u00f6zi ezt az eltol\u00f3d\u00e1st.<\/p>\n\n\n\n A javul\u00e1s jelent\u0151s, de a v1 \u00e9s v2 k\u00f6z\u00f6tti k\u00f6zvetlen \u00f6sszehasonl\u00edt\u00e1st bonyol\u00edtj\u00e1k a k\u00fcl\u00f6nb\u00f6z\u0151 m\u00e9r\u0151sz\u00e1mok (karakterhibaar\u00e1ny vs. sz\u00f3pontoss\u00e1g) \u00e9s az elt\u00e9r\u0151 r\u00e9sztvev\u0151i csoportok. Az egy\u00e9rtelm\u0171, hogy a v2 alapvet\u0151en nehezebb feladatot kezel, nyers, folyamatos agyi jelekb\u0151l gener\u00e1l mondatokat, ahelyett, hogy ismert id\u0151z\u00edt\u00e9s\u0171 egyes billenty\u0171le\u00fct\u00e9seket oszt\u00e1lyozna.<\/p>\n\n\n\n Brain2Qwerty vs. Neuralink<\/strong> A Neuralink egy robotseb\u00e9szeti elj\u00e1r\u00e1ssal \u00fcltet be egy chipet k\u00f6zvetlen\u00fcl a motoros k\u00e9regbe. Az N1 eszk\u00f6z 1024 elektr\u00f3d\u00e1t haszn\u00e1l 64 sz\u00e1lon az idegi jelek nagy pontoss\u00e1g\u00fa r\u00f6gz\u00edt\u00e9s\u00e9re. A Neuralink r\u00e9sztvev\u0151i kurzorvez\u00e9rl\u00e9st demonstr\u00e1ltak, videoj\u00e1t\u00e9kokat j\u00e1tszottak \u00e9s b\u00f6ng\u00e9sztek az interneten puszt\u00e1n gondolataik seg\u00edts\u00e9g\u00e9vel, a betan\u00edtott feladatok pontoss\u00e1gi ar\u00e1nya meghaladta a 95%-ot.<\/p>\n\n\n\n Egy k\u00fcl\u00f6n kutat\u00f3csoport a UC Davisben 2026 j\u00fanius\u00e1ban publik\u00e1lta eredm\u00e9nyeit a Nature Medicine foly\u00f3iratban, amelyekben egy ALS-beteg k\u00f6zel k\u00e9t \u00e9ven \u00e1t otthon, kutat\u00f3i t\u00e1mogat\u00e1s n\u00e9lk\u00fcl, 99%-os sz\u00f3pontoss\u00e1ggal v\u00e9gzett invaz\u00edv v\u00e9rv\u00e9telt.<\/p>\n\n\n\n A Brain2Qwerty a spektrum m\u00e1sik v\u00e9g\u00e9n helyezkedik el. Nincs m\u0171t\u00e9t, nincs be\u00fcltetett hardver, nincs fert\u0151z\u00e9svesz\u00e9ly vagy elektr\u00f3da degrad\u00e1ci\u00f3ja. A kompromisszum a pontoss\u00e1g. 61%-os \u00e1tlagos sz\u00f3pontoss\u00e1g\u00e1val a Brain2Qwerty v2 t\u00fal sok hib\u00e1t v\u00e9t a mindennapi haszn\u00e1lathoz. De kik\u00fcsz\u00f6b\u00f6li azokat az akad\u00e1lyokat, amelyek megnehez\u00edtik az invaz\u00edv rendszerek sk\u00e1l\u00e1z\u00e1s\u00e1t. Az MEG szkenner a kopony\u00e1n k\u00edv\u00fclr\u0151l olvassa le az agyi aktivit\u00e1st, ami azt jelenti, hogy a r\u00e9sztvev\u0151 semmivel sem maradhat maga ut\u00e1n.<\/p>\n\n\n\n Ez a megk\u00fcl\u00f6nb\u00f6ztet\u00e9s az\u00e9rt fontos, mert azok a popul\u00e1ci\u00f3k, akiknek legink\u00e1bb sz\u00fcks\u00e9g\u00fck van a kommunik\u00e1ci\u00f3 helyre\u00e1ll\u00edt\u00e1s\u00e1ra \u2013 az ALS-ben szenved\u0151k, a stroke-ot t\u00fal\u00e9l\u0151k \u00e9s a s\u00falyos agys\u00e9r\u00fcl\u00e9st szenvedett betegek \u2013, gyakran orvosilag sebezhet\u0151ek. Egy olyan rendszer, amely elker\u00fcli a m\u0171t\u00e9tet, el\u00e9rheti azokat a betegeket is, akik soha nem lenn\u00e9nek jogosultak invaz\u00edv implant\u00e1tumra, vagy soha nem j\u00e1ruln\u00e1nak hozz\u00e1.<\/p>\n\n\n\n Mi\u00e9rt fontosabb a sk\u00e1l\u00e1z\u00e1si t\u00f6rv\u00e9ny, mint a hardver ?<\/strong> A Brain2Qwerty v2 dek\u00f3dol\u00e1si pontoss\u00e1ga logline\u00e1risan javul a betan\u00edt\u00e1si adatok mennyis\u00e9g\u00e9vel . T\u00f6bb \u00f3ra MEG-r\u00f6gz\u00edt\u00e9s r\u00e9sztvev\u0151nk\u00e9nt m\u00e9rhet\u0151en jobb dek\u00f3dol\u00e1shoz vezet, \u00e9s a kutat\u00f3csoport eddig nem jelentett kimutathat\u00f3 teljes\u00edtm\u00e9ny-plat\u00f3t.<\/p>\n\n\n\n Ez a minta ismer\u0151s. Ugyanaz a sk\u00e1l\u00e1z\u00e1si dinamika vez\u00e9relte a nagy nyelvi modellek gyors fejl\u0151d\u00e9s\u00e9t az elm\u00falt \u00e9vekben, ahol a nagyobb modellekbe bet\u00e1pl\u00e1lt t\u00f6bb adat k\u00f6vetkezetes, kisz\u00e1m\u00edthat\u00f3 k\u00e9pess\u00e9gn\u00f6veked\u00e9st eredm\u00e9nyezett.<\/p>\n\n\n\n A nem invaz\u00edv agy-sz\u00e1m\u00edt\u00f3g\u00e9p interf\u00e9szekre<\/a> gyakorolt \u200b\u200b\u200b\u200bk\u00f6vetkezm\u00e9ny jelent\u0151s. Ha a nem invaz\u00edv \u00e9s az invaz\u00edv agy-sz\u00e1m\u00edt\u00f3g\u00e9p interf\u00e9szek k\u00f6z\u00f6tti pontoss\u00e1gi k\u00fcl\u00f6nbs\u00e9get els\u0151sorban az adatsk\u00e1l\u00e1z\u00e1s, nem pedig a hardveres \u00e1tt\u00f6r\u00e9sek r\u00e9v\u00e9n lehet sz\u0171k\u00edteni, akkor a klinikailag hasznos, nem invaz\u00edv dek\u00f3dol\u00e1shoz vezet\u0151 \u00fat ink\u00e1bb adatgy\u0171jt\u00e9si, mint idegseb\u00e9szeti probl\u00e9m\u00e1v\u00e1 v\u00e1lik. Ez egy sokkal kezelhet\u0151bb kih\u00edv\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n Ez magyar\u00e1zhatja a Meta d\u00f6nt\u00e9s\u00e9t is, hogy 5 milli\u00f3 doll\u00e1rt fektet be a Digital Brain Projectbe, \u00e9s nyilv\u00e1nosan k\u00f6zz\u00e9teszi a tanul\u00f3k\u00f3dj\u00e1t \u00e9s adatk\u00e9szleteit. Ha az adatmennyis\u00e9g a sz\u0171k keresztmetszet, akkor a MEG-felv\u00e9telek gy\u0171jt\u00e9s\u00e9nek \u00e9s k\u00f6zz\u00e9t\u00e9tel\u00e9nek megk\u00f6nny\u00edt\u00e9se m\u00e1s kutat\u00f3csoportok sz\u00e1m\u00e1ra gyorsabb\u00e1 tehetn\u00e9 a halad\u00e1st, mint b\u00e1rmely \u00f6n\u00e1ll\u00f3 laborat\u00f3rium.<\/p>\n\n\n\n \u00c9rdemes megjegyezni, hogy ez a sk\u00e1l\u00e1z\u00e1si viselked\u00e9s csak a jelenlegi adathalmaz m\u00e9ret\u00e9n bel\u00fcl figyelhet\u0151 meg. Az, hogy ez t\u00edzszeres vagy sz\u00e1zszoros adatmennyis\u00e9ggel is fenn\u00e1ll-e, tov\u00e1bbra sem bizony\u00edtott. De a megl\u00e9v\u0151 adatokban a teljes\u00edtm\u00e9nykorl\u00e1t hi\u00e1nya \u00f6nmag\u00e1ban is jelent\u0151s jelz\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n Ami megoldatlan marad<\/strong> A tanulm\u00e1nyban haszn\u00e1lt MEG-szkenner egy szobam\u00e9ret\u0171 g\u00e9p, amely k\u00f6r\u00fclbel\u00fcl 2 milli\u00f3 doll\u00e1rba ker\u00fcl , \u00e9s m\u00e1gnesesen \u00e1rny\u00e9kolt k\u00f6rnyezetet ig\u00e9nyel. A r\u00e9sztvev\u0151knek a felv\u00e9tel sor\u00e1n mozdulatlanul kell maradniuk. Ezek a korl\u00e1tok lehetetlenn\u00e9 teszik a jelenlegi berendez\u00e9s otthoni, klinik\u00e1n vagy egy speci\u00e1lis kutat\u00f3laborat\u00f3riumon k\u00edv\u00fcli b\u00e1rmely m\u00e1s helyen t\u00f6rt\u00e9n\u0151 alkalmaz\u00e1s\u00e1t.<\/p>\n\n\n\n A rendszert csak eg\u00e9szs\u00e9ges, akt\u00edvan g\u00e9pel\u0151 \u00f6nk\u00e9nteseken tesztelt\u00e9k. A nem invaz\u00edv v\u00e9rv\u00e9telt legink\u00e1bb okoz\u00f3 motoros vagy kognit\u00edv k\u00e1rosod\u00e1sban szenved\u0151k nem vettek r\u00e9szt ebben a tanulm\u00e1nyban. Az, hogy a modell alkalmazhat\u00f3-e olyan betegekn\u00e9l, akik nem tudnak g\u00e9pelni vagy mozogni, tov\u00e1bbra is nyitott k\u00e9rd\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n A val\u00f3s idej\u0171 m\u0171k\u00f6d\u00e9s egy m\u00e1sik hi\u00e1nyoss\u00e1g. B\u00e1r a v2 m\u00e1r nem ig\u00e9nyel billenty\u0171le\u00fct\u00e9si id\u0151z\u00edt\u00e9si adatokat, a mondat szint\u0171 architekt\u00fara tov\u00e1bbra is a felv\u00e9teleket ut\u00f3lag dolgozza fel, ahelyett, hogy a felhaszn\u00e1l\u00f3 gondolkod\u00e1sm\u00f3dja szerint gener\u00e1ln\u00e1 a sz\u00f6veget. A val\u00f3di val\u00f3s idej\u0171 dek\u00f3dol\u00e1s tov\u00e1bbi architekt\u00far\u00e1lis v\u00e1ltoztat\u00e1sokat ig\u00e9nyelne.<\/p>\n\n\n\n
A Brain2Qwerty v2 az agyi aktivit\u00e1s \u00e1ltal gener\u00e1lt m\u00e1gneses jeleket teljes \u00edr\u00e1sos mondatokk\u00e1 alak\u00edtja. Az \u00f6nk\u00e9ntesek egy MEG-szkennert viseltek, egy sisakszer\u0171 eszk\u00f6zt, amely a neuronok \u00e1ltal gener\u00e1lt apr\u00f3 m\u00e1gneses mez\u0151ket m\u00e9ri, mik\u00f6zben memoriz\u00e1lt mondatokat g\u00e9peltek egy QWERTY billenty\u0171zeten.<\/p>\n\n\n\n
A v1-r\u0151l v2-re val\u00f3 ugr\u00e1s a rendszer t\u00e9nyleges dek\u00f3dol\u00e1s\u00e1nak v\u00e1ltoz\u00e1s\u00e1t jelenti.<\/p>\n\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/digitalnews.hu\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Brain2Qwerty-v2-neural-signal-decoding-pipeline.jpg\")
<\/figure>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/digitalnews.hu\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Brain2Qwerty-v1-and-v2-decoding-level-comparison-800x800.jpg\")
<\/figure>\n\n\n\n
A legk\u00f6zvetlenebb \u00f6sszehasonl\u00edt\u00e1s a Neuralinkkel \u00e9rhet\u0151 el, amely ugyanarra a probl\u00e9m\u00e1ra az ellenkez\u0151 megk\u00f6zel\u00edt\u00e9st alkalmazza.<\/p>\n\n\n\n
A Meta kiad\u00e1s\u00e1nak legkev\u00e9sb\u00e9 ismert meg\u00e1llap\u00edt\u00e1sa a sk\u00e1l\u00e1z\u00e1si viselked\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n
A Brain2Qwerty v2 egy kutat\u00e1si eredm\u00e9ny, nem term\u00e9k. Sz\u00e1mos gyakorlati probl\u00e9ma mer\u00fcl fel, miel\u0151tt ez a technol\u00f3gia el\u00e9rhetn\u00e9 a betegeket.<\/p>\n\n\n\n