Meta vừa giới thiệu Brain2Qwerty v2, hệ thống giao diện não - máy tính (BCI) không xâm lấn có thể chuyển tín hiệu não thành văn bản mà không cần phẫu thuật. Theo công ty, mô hình đạt độ chính xác trung bình 61% ở cấp độ từ, cao hơn đáng kể so với các phương pháp không xâm lấn trước đây.

Theo Decrypt ngày 29/6/2026 (giờ địa phương), Brain2Qwerty v2 là hệ thống giải mã tín hiệu não dựa trên AI do Meta phát triển nhằm hỗ trợ những người mất khả năng giao tiếp vì bệnh lý hoặc chấn thương não.

Hệ thống sử dụng thiết bị ghi từ não MEG dạng mũ bảo hiểm để đo hoạt động não. Sau đó, mô hình AI end-to-end phân tích trực tiếp tín hiệu thần kinh thô để khôi phục câu mà người dùng định gõ. Meta cho biết hãng đã tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn để xử lý dữ liệu thần kinh, qua đó tái tạo văn bản có xét ngữ cảnh ngay cả khi tín hiệu não chứa nhiều nhiễu.

Nghiên cứu có sự tham gia của 9 tình nguyện viên. Trong quá trình thử nghiệm, những người tham gia gõ bàn phím khi đeo thiết bị MEG, còn nhóm nghiên cứu thu thập khoảng 10 giờ dữ liệu hoạt động não cho mỗi người.

Meta cho biết Brain2Qwerty v2 được huấn luyện trên khoảng 22.000 câu. Công ty nhấn mạnh mô hình áp dụng kiến trúc học sâu end-to-end, thay vì cách tiếp cận truyền thống dựa vào con người trích xuất trước các đặc trưng thần kinh, qua đó cho phép AI học trực tiếp từ tín hiệu não thô.

Về hiệu năng, độ chính xác trung bình ở cấp độ từ của Brain2Qwerty v2 đạt 61%, vượt xa mức khoảng 8% mà các phương pháp không xâm lấn trước đó từng ghi nhận.

Meta cũng cho biết độ chính xác giải mã tăng lên khi lượng dữ liệu huấn luyện nhiều hơn, và hiệu suất có thể tiếp tục được cải thiện nếu có thêm dữ liệu. Công ty nói mô hình được phát triển theo hướng để các tác nhân AI tự động thử nghiệm nhiều quy trình huấn luyện khác nhau, sau đó nhóm nghiên cứu chọn cấu hình tối ưu.

Cùng với kết quả nghiên cứu, Meta đã công bố mã huấn luyện của Brain2Qwerty v1 và v2. Các đối tác nghiên cứu cũng dự kiến phát hành bộ dữ liệu Brain2Qwerty v1 thuộc sáng kiến “Digital Brain Project” của Meta.

Ngoài ra, Meta đang vận hành quỹ hỗ trợ nghiên cứu trị giá 5 triệu USD nhằm mở rộng các bộ dữ liệu thần kinh học mở.

Nhóm nghiên cứu đã công bố công trình trên tạp chí Nature Neuroscience. Theo bài báo, phần lớn các hệ thống BCI hiệu năng cao hiện nay vẫn dựa trên phương pháp cấy điện cực vào não, khiến khả năng ứng dụng rộng rãi bị hạn chế bởi rủi ro phẫu thuật và các vấn đề duy trì lâu dài.

Meta cho rằng Brain2Qwerty v2 đang dần tiến gần tới mức độ chính xác mà các hệ thống BCI cần phẫu thuật từng đạt được. Công ty kỳ vọng công nghệ không xâm lấn sẽ giúp thu hẹp khoảng cách giữa các giao diện thần kinh cấy ghép và những hệ thống giao tiếp không cần phẫu thuật hiện có.

Theo Meta, việc công bố nghiên cứu theo hướng mở nhằm thúc đẩy quá trình chẩn đoán và điều trị các bệnh lý thần kinh diễn ra nhanh hơn.

Trên thị trường BCI, cuộc cạnh tranh giữa công nghệ cấy ghép và công nghệ không xâm lấn đang tăng tốc. Neuralink của Elon Musk và Synchron hiện phát triển các hệ thống BCI cấy ghép, trong khi Merge Labs - startup được Sam Altman đầu tư - cũng theo đuổi công nghệ này với mục tiêu khôi phục khả năng giao tiếp cho bệnh nhân mắc bệnh thần kinh.

Ở mảng không xâm lấn, tiến độ phát triển cũng đang được đẩy nhanh. Năm 2024, Neurable giới thiệu tai nghe EEG tích hợp AI để đo mức độ tập trung và trạng thái mệt mỏi nhận thức. Sau đó, AlterEgo - công ty spin-off từ MIT - ra mắt thiết bị đeo có thể chuyển tín hiệu thần kinh - cơ ở mặt và cổ thành văn bản và câu lệnh.

Giới quan sát nhận định động thái mới của Meta cho thấy cuộc đua giải mã tín hiệu não đang nhanh chóng mở rộng từ thiết bị cấy ghép sang các công nghệ không xâm lấn dựa trên AI. Khi dữ liệu huấn luyện và các bộ dữ liệu mở tiếp tục tăng lên, độ chính xác cũng như phạm vi ứng dụng của các công nghệ hỗ trợ giao tiếp được dự báo sẽ còn cải thiện.