Brain2Qwerty v2 måler de svake magnetfeltene nevronaktivitet genererer og rekonstruerer setningene en bruker intenderer å taste — uten elektroder inne i hodet. Meta beskriver systemet som den best ytende ende-til-ende-løsningen for sanntids setningsdekoding fra ikke-invasive hjerneopptak.

Verken ytelsestallene eller det kliniske potensialet er uavhengig verifisert.

Fra åtte til 61 prosent

Meta trente modellen på rundt 22 000 setninger fra ni frivillige, der hver deltaker satt i om lag ti timer med en MEG-enhet festet til hodet mens de aktivt tastet. Gjennomsnittlig ordtreffsikkerhet ble 61 prosent; den beste deltakeren nådde 78 prosent, og over halvparten av alle dekodede setninger inneholdt høyst én feil. Til sammenligning toppet fjorårets v1 ut på 48 prosent for beste deltaker, mens tilsvarende ikke-invasive systemer lå på om lag 8 prosent.

Meta oppgir at dekodingsnøyaktigheten steg log-lineært med datavolumet, noe som indikerer at ytterligere skalering alene kan tette gapet mot invasive metoder.

Der tidligere ikke-invasive systemer brukte håndlagde rørledninger for å identifisere nevrale hendelser, erstatter Brain2Qwerty v2 dette med ende-til-ende dyplæring direkte fra råe hjernesignaler. Modellen kombinerer en konvolusjonsbasert koder, en transformer og en tegnbasert språkmodell. Store språkmodeller ble finjustert på nevrale data slik at systemet kan bruke semantisk kontekst til å korrigere støy.

To hindre gjenstår

Metas eget prosjektnettsted erkjenner at teknologien ikke er klar for klinisk bruk: dekodingskvaliteten er ennå ikke god nok for daglig bruk, og MEG-apparaturen som ble brukt i studien er et romslig og kostbart laboratorieapparat utilgjengelig for de fleste pasienter. Invasive metoder som ECoG og stereotaktisk EEG gir høyere signalkvalitet, men krever nevrokirurgi og er vanskelig å skalere.

Forsøkene dekodde heller ikke fri tanke, men setninger deltakerne aktivt husket og tastet — en vesentlig begrensning sammenlignet med det langsiktige målet om å hjelpe pasienter som verken kan snakke eller bevege seg.

Datainnsamlingen ble gjennomført med det baskiske senteret BCBL (Basque Center on Cognition, Brain and Language) i Spania. Meta slipper treningskoden for begge versjoner som åpen kildekode under CC BY-NC 4.0, som tillater forskning men ikke kommersiell bruk. BCBL publiserer v1-datasettet; v2-datasettet forblir under embargo til den tilhørende vitenskapelige artikkelen er fagfellevurdert og godkjent.

Neuralink satser på kirurgisk vei

Elon Musks Neuralink kjører sin VOICE-studie der ALS-pasienter mottar det invasive N1-chipen implantert i motorbarken. I mars 2026 demonstrerte selskapet at pasienten Kenneth Shock kommuniserer via tanke-til-tale i sanntid gjennom chipens 1 024 elektroder. Neuralink mottok FDA Breakthrough Device Designation for talerestaurasjonsteknologien i 2025 og regner med å søke full markedsgodkjenning (PMA) i 2026.

Sam Altmans nyoppstartede Merge Labs er ifølge Forbes blant aktørene som posisjonerer seg i feltet, uten at konkrete produktlanseringer er offentliggjort. Det globale BCI-markedet anslås å vokse fra 3,2 milliarder dollar i 2025 til 15 milliarder dollar i 2035, ifølge markedsanalyser.

Metas tilnærming skiller seg ved at den søker å fjerne kirurgikravet helt. Selskapets egne forskere beskriver en ikke-invasiv løsning på nivå med invasive metoder som et transformativt skift i pasientbehandling.

Digital Brain Project og åpne data

Lanseringen inngår i Metas Digital Brain Project, der selskapet nylig annonserte et fond på 5 millioner dollar for å stimulere åpne nevrovitenskapelige datasett. Prosjektet inkluderer også TRIBE v2 — en prediktiv grunnlagsmodell for hjerneoppfatning — og NeuralBench for systematisk evaluering av hjernemodeller.

«Vår ambisjon er at dette arbeidet, gjort åpent, fremmer nevrovitenskap for å identifisere, diagnostisere og behandle nevrologiske lidelser raskere enn i siloer», skriver Meta i blogginnlegget.

Regulatorisk landskap

EU AI-forordningen (AI Act) klassifiserer medisinsk AI som høyrisiko-systemer med strenge krav til transparens, datahåndtering og menneskelig tilsyn. Transparensreglene trer i kraft i august 2026. Forordningen er vedtatt EU-rett, men er ennå ikke innlemmet i EØS-avtalen — norsk gjennomføring avventer EØS-komiteens behandling.

Brain2Qwerty v2 er i sin nåværende form et forskningsverktøy, ikke et medisinsk produkt, og faller utenfor umiddelbar regulatorisk behandling. En eventuell klinisk anvendelse vil måtte vurderes mot både AI Act og medisinsk utstyrsregelverk (MDR) i EU og EØS.

Neste steg

Meta oppgir ingen konkret tidslinje for klinisk nivå og peker på to parallelle veier: mer treningsdata for å øke nøyaktigheten, og utvikling av mindre og rimeligere MEG-sensorer for bruk utenfor laboratoriet. V2-datasettet frigis etter at fagfellevurderingen er fullført — en dato som ikke er offentliggjort.