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技术原理：磁脑电图（MEG）与深度学习的结合
Meta研发的无创脑机接口设备，依赖磁脑电图（MEG）扫描仪。MEG能捕捉大脑神经元活动产生的微弱磁信号，研究人员借此获取大脑文字输入时的神经活动特征。
同时，Meta科学家设计了“Brain2Qwerty”深度学习系统。该系统通过观察用户输入的几千个字符，学习键位模式，进而根据脑电信号解码出对应文字。
显著优势：无创特性开辟新可能
与传统需植入体内的脑机接口技术不同，Meta这款设备的无创性是最大亮点。无需侵入性手术，降低了使用风险与痛苦，避免了感染、排异等问题。这使得脑机接口技术可在更广泛人群中应用，为医疗康复、人机交互等领域带来新可能。
令人瞩目的80%准确率
研究人员介绍，该系统对“熟练”打字者键位的检测准确率高达80%。这一准确率在脑机接口技术领域意义重大，虽未达完美，但足以通过解码脑信号构建完整句子。
国际知名脑机接口技术研究机构BrainGate发布的行业报告显示，市场上多数同类非侵入式脑机接口技术准确率在50% – 60%之间。而Neuralink发布的研究数据表明，侵入式脑机接口技术因能更直接获取大脑信号，准确率可达85% – 95%。不过，侵入式技术的风险和局限性限制了其应用场景。相比之下，Meta的无创脑机接口以80%的准确率在安全性和实用性间找到了较好平衡点。
技术局限：体积、成本与使用环境
尽管该技术潜力非凡，但也存在明显局限。设备重达近半吨，价格高达200万美元，大规模推广面临成本障碍。而且设备只能在专门屏蔽室内使用，以防地球磁场干扰信号接收，对特殊环境的依赖限制了应用场景。此外，使用时受试者必须保持头部静止，任何移动都可能导致信号丢失，给实际使用带来不便。
行业影响
Meta的研究成果对脑机接口和人工智能领域影响深远。它验证了人类大脑在语言形成上遵循层次结构的理论，对人工智能研究有益。Meta的脑与AI团队负责人Jean – Rémi King表示，理解人脑工作原理能为机器智能发展提供新思路。
