Meta非入侵式腦機技術：AI讀取大腦信號打字準確率80%
Meta首席執(zhí)行官馬克?扎克伯格曾透露，公司正在研發(fā)一項革命性的腦機技術，旨在讓用戶通過大腦直接輸入文字。近日，《麻省理工技術評論》報道稱，Meta已經成功實現(xiàn)了這一技術突破。
據(jù)悉，Meta的這項腦機技術主要通過AI模型與特定硬件的結合，將用戶的大腦信號映射成具體的鍵盤字符。該技術的準確率高達約80%，能夠準確判斷用戶在“敲擊”的按鍵，從而實現(xiàn)文字輸入。
值得注意的是，這項設備完全依靠外部腦機讀取用戶的大腦信號，無需進行植入或其他任何侵入性操作。這一特點使得該技術更加安全、便捷，為用戶提供了全新的輸入體驗。
Meta的這一技術突破，不僅展示了公司在腦機接口領域的強大研發(fā)實力，也為未來的人機交互方式帶來了無限可能。隨著技術的不斷發(fā)展和完善，我們有理由相信，這種非入侵式的腦機技術將在未來得到廣泛應用，為用戶帶來更加智能、高效的輸入體驗。
聲明：本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人，不代表電子發(fā)燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用，如有內容侵權或者其他違規(guī)問題，請聯(lián)系本站處理。
舉報投訴
-
AI
+關注
關注
88文章
35164瀏覽量
280033 -
Meta
+關注
關注
0文章
303瀏覽量
11868 -
腦機接口
+關注
關注
10文章
401瀏覽量
22017
發(fā)布評論請先 登錄
相關推薦
熱點推薦
腦機接口重大進展，AI模仿讓患者發(fā)聲！上游芯片技術也在不斷研發(fā)
電子發(fā)燒友網報道（文/李彎彎）近日，腦機接口技術又取得重大進展，美國加州大學戴維斯分校健康中心開發(fā)出一款新型腦機接口（BCI），可將
腦電基礎系列之腦電電極的分類與技術對比
腦電電極的概述腦電圖（Electroencephalogram,EEG）是通過記錄大腦皮層神經元電活動來反映腦功能狀態(tài)的重要技術手段，廣泛應用于臨床診斷、神經科學研究及
腦電偽跡系列之腦電偽跡處理與技術剖析
在上一篇系列文章中了解到，腦電信號反映大腦神經元活動，在神經科學研究、臨床診斷、腦機接口等領域應用廣泛。但
浪潮信息：元腦EPAI已接入DeepSeek，大幅提升DeepSeek企業(yè)應用準確率
結合，深度開發(fā)模型潛力，快速實現(xiàn)本地化部署DeepSeek，構建準確率高、安全穩(wěn)定的專屬智能應用。實測數(shù)據(jù)顯示，DeepSeek在元腦企智EPAI上開發(fā)的企業(yè)應用回答準確率達到95%。 ? 企業(yè)落地
Meta AI推出Brain2Qwerty：非侵入性大腦信號轉文本系統(tǒng)
。 Brain2Qwerty系統(tǒng)主要依賴于非侵入性的技術手段來捕捉和解析大腦活動。具體而言，它結合了腦電圖(EEG)和腦磁圖(MEG)這兩種先進的神經科學工具，以精確記錄志愿者在思考過
Meta非入侵式腦機技術實現(xiàn)80%打字準確率
，Meta的這項腦機技術主要利用先進的AI模型與特定硬件相結合，實現(xiàn)用戶大腦
請問AFE4400 SPO2精度和準確率如何？
請問用TI 的AFE4400 EVM 測量SPO2 的值，有沒有詳細的說明其測量的準確率和精度，抗弱灌注等。謝謝！
比如如下類似：
SpO2
測量范圍 0～100%
分辨率 1%
精度 70～100%， 2%
發(fā)表于 01-15 07:02
Meta發(fā)布新AI模型Meta Motivo，旨在提升元宇宙體驗
Meta在人工智能領域邁出了重要一步。通過這款模型，Meta希望能夠為用戶提供更加自然、流暢的元宇宙交互體驗。數(shù)字代理在元宇宙中的動作將更加逼真，從而增強用戶的沉浸感和參與度。 除了Meta Motivo，
如何提升人臉門禁一體機的識別準確率？
人臉門禁一體機作為現(xiàn)代安全管理的重要設備，廣泛應用于企業(yè)、學校、社區(qū)等多個場所。其高效便捷的特性讓人們可以快速通過門禁，然而，識別準確率的高低直接影響到使用體驗與安全性。為了提高人臉門禁一體機的識別
微機保護裝置預警功能的準確率
異常狀態(tài)。 微機保護裝置的預警功能準確率是衡量其性能的重要指標，它直接關系到裝置能否及時準確地檢測潛在的故障或異常情況，從而預防事故的發(fā)生。 準確率影響因素： 1.硬件性能：高精度的傳感器和強大的數(shù)據(jù)處理單元直
ai人工智能回答準確率高嗎
人工智能（AI）回答的準確率是一個相對的概念，會受到多個因素的影響，因此不能一概而論地說其準確率高或低。以下是對AI回答準確率及其影響因素的
NIUSB6009 采集準確率的問題？
NIUSB6009 采集準確率的問題？
一、本人做一個中間繼電器電性能實驗的裝置
1、PLC帶動中間繼電器吸合和釋放，（吸合用時1.5秒，釋放用時1.5秒）周而復始的運動。
2、中間繼電器的觸頭負載
發(fā)表于 09-23 15:59
NVIDIA和Meta CEO探討AI與仿真模擬技術的潛力
NVIDIA 和 Meta 的首席執(zhí)行官將在一次難得的公開活動中共同探討 AI 與仿真模擬技術的潛力。
美國研發(fā)出創(chuàng)新腦機接口(BCI)技術
美國加州大學戴維斯分校健康中心近日宣布了一項重大突破，他們成功研發(fā)出一款創(chuàng)新腦機接口（BCI）技術，該技術能將大腦
工商網監(jiān)
評論