A Neuralink acabou de lançar uma grande atualização sobre como está treinando interfaces cérebro-computador
Os participantes agora geraram mais de 50.000 HORAS de dados neurais não rotulados
Agora, a Neuralink está fazendo pré-treinamento de codificadores neurais em milhares de horas da atividade cerebral de cada participante antes de usá-los para controle do cursor
E os resultados já são impressionantes:
• O tempo de calibração caiu de ~55 minutos por semana para ~10 minutos para alguns participantes
• Vários participantes estabeleceram novos recordes pessoais de velocidade em BCI
• Três participantes superaram o benchmark anterior de 10,39 bits/seg
• Um participante chegou a 11,32 bits/seg — um novo recorde em BCI
• Alguns decodificadores permaneceram fortes por semanas
• Um decodificador ainda podia ser usado mais de 1,5 ano depois
A parte mais importante é o que vem a seguir
A Neuralink está avançando em direção a modelos de fundação para sistemas de BCI... capazes de aprender com grandes quantidades de dados neurais e, eventualmente, generalizar entre pessoas e tarefas
O objetivo é tornar as interfaces cérebro-computador mais rápidas, mais estáveis, exigir menos calibração e, eventualmente, funcionar mais como uma plataforma de uso geral
A Neuralink está saindo de
Controlar um cursor
Para construir uma interface entre o cérebro e os computadores em escala
https://neuralink.com/updates/pretraining-on-50000-hours/
Os participantes agora geraram mais de 50.000 HORAS de dados neurais não rotulados
Agora, a Neuralink está fazendo pré-treinamento de codificadores neurais em milhares de horas da atividade cerebral de cada participante antes de usá-los para controle do cursor
E os resultados já são impressionantes:
• O tempo de calibração caiu de ~55 minutos por semana para ~10 minutos para alguns participantes
• Vários participantes estabeleceram novos recordes pessoais de velocidade em BCI
• Três participantes superaram o benchmark anterior de 10,39 bits/seg
• Um participante chegou a 11,32 bits/seg — um novo recorde em BCI
• Alguns decodificadores permaneceram fortes por semanas
• Um decodificador ainda podia ser usado mais de 1,5 ano depois
A parte mais importante é o que vem a seguir
A Neuralink está avançando em direção a modelos de fundação para sistemas de BCI... capazes de aprender com grandes quantidades de dados neurais e, eventualmente, generalizar entre pessoas e tarefas
O objetivo é tornar as interfaces cérebro-computador mais rápidas, mais estáveis, exigir menos calibração e, eventualmente, funcionar mais como uma plataforma de uso geral
A Neuralink está saindo de
Controlar um cursor
Para construir uma interface entre o cérebro e os computadores em escala
https://neuralink.com/updates/pretraining-on-50000-hours/