Metaが発表した「Brain2Qwerty」は、脳波を解析し、キーボード入力のように文章を生成するAIモデルだ。これまでの研究を基に、非侵襲的な手法で脳活動を測定し、そこから文章を再構築することに成功した。この技術は、EEG（脳波）やMEG（脳磁図）を用いて脳の活動を記録し、AIがそのデータを分析することで、入力しようとした文章を推測する。特にMEGを用いた場合、平均で32%の文字誤り率（CER）を達成し、一部の被験者では19%まで精度が向上した。これはEEGを用いた手法よりも高い精度を示している。Brain2Qwertyは、3つの主要なモジュールで構成されている。まず、「Convolutional Module」が脳波の特徴を抽出する。次に、「Transformer Module」が文脈を考慮しながら文字予測を改善する。そして、「Language Module」が事前学習済みの言語モデルを活用し、自然な文章に整える。これにより、脳信号のみから文章を再構築する技術が実現した。この研究は、健康な被験者を対象として実施され、入力時の脳活動データを学習することで精度を高めている。脳の言語生成メカニズムに関する知見が深まることで、今後の応用範囲が広がると考えられる。