**번역본뉴스입니다. 오역이 있을수 있습니다.
지난해 저희는 수술적 임플란트 없이 인공지능(AI)을 통해 뇌 활동을 텍스트로 해독하는 연구인 브레인투쿼티 v1(Brain2Qwerty v1)을 소개해 드렸습니다. 그리고 이제 그 다음 단계인 브레인투쿼티 v2를 공유하고자 합니다. 이는 비침습적(수술 없는) 뇌 기록으로부터 실시간 문장 해독이 가능한 최고 성능의 엔드투엔드(end-to-end) 파이프라인으로, 기존에 뇌 수술을 필요로 하던 기술들에서만 볼 수 있었던 수준의 정확도에 근접했습니다.
신경과학 분야의 획기적인 발전을 가속화하기 위해 저희는 브레인투쿼티 v1 및 v2의 전체 학습 코드를 공개하며, 당사의 파트너인 바스크 인지뇌언어센터(BCBL)는 v1 데이터세트를 출시합니다. 저희는 이 연구가 뇌 병변으로 인해 의사소통에 어려움을 겪는 수백만 명의 사람들에게 실질적인 변화를 가져다줄 잠재력이 있다고 믿습니다. 입체뇌파검사(sEEG)나 피질전도(ECoG)와 같은 침습적 절차는 AI 디코더에 신호를 공급하는 신경 보조 장치가 의사소통을 회복할 수 있음을 보여주었지만, 이를 대규모로 확장하기는 어렵습니다. 저희의 비침습적 접근 방식이 그 공백을 메우는 데 도움이 될 수 있습니다.
저희는 활발히 타이핑을 치는 동안 입는 방식의 자기뇌파검사(MEG) 장치를 착용하고 각각 10시간 동안 기록에 참여한 9명의 자원봉사자로부터 얻은 약 22,000개의 문장을 바탕으로 브레인투쿼티 v2를 학습시켰습니다. 신경 이벤트를 감지하기 위해 수작업으로 구축된 파이프라인에 의존하는 대신, 저희는 엔드투엔드 딥러닝을 사용하여 원시(raw) 뇌 신호로부터 직접 해독합니다.
대규모 언어 모델(LLM)을 신경 데이터에 맞게 미세 조정(fine-tuning)함으로써, 시스템은 의미론적 컨텍스트를 활용할 수 있게 되었으며, 이를 통해 노이즈가 심한 뇌 기록과 일관된 언어 사이의 간극을 좁혔습니다. 또한 저희는 디코더 파이프라인의 최적화를 탐색하기 위해 AI 에이전트들을 배치했으며, 최종 학습 구성은 엔지니어들이 수동으로 선택했습니다.
그 결과, 브레인투쿼티 v2는 노이즈가 많은 신경 입력으로부터 문장을 일관되게 복원해 내며 61%의 단어 정확도(word accuracy rate)를 달성했습니다. 이는 다른 비침습적 방법들이 보여준 8%의 단어 정확도에 비해 크게 향상된 수치입니다. 특히 가장 우수한 성적을 낸 참가자의 경우에는 78%의 단어 정확도를 기록했으며, 이 경우 전체 문장의 절반 이상이 단어 오류가 단 1개 이하인 상태로 해독되었습니다.
저희는 또한 데이터 볼륨이 커짐에 따라 해독 정확도가 로그 선형(log-linearly)으로 향상된다는 점을 발견했습니다. 이는 수술적 접근 방식과의 남은 성능 격차가 데이터 스케일링(규모 확장)만으로도 더욱 좁혀질 수 있음을 시사합니다. 본 연구는 지각 인코딩을 위한 저희의 Tribev2 모델, 대규모 뇌 데이터를 처리하는 NeuralSet, 그리고 모델을 체계적으로 평가하는 NeuralBench와 함께 뇌의 개방형 기반 모델을 구축하려는 당사의 노력에 기여합니다. 저희는 최근 디지털 브레인 프로젝트(Digital Brain Project)에서 오픈 데이터세트를 활성화하기 위해 조성한 500만 달러의 기금을 통해 커뮤니티와 긴밀히 협력하며 이 작업을 수행하고 있습니다. 저희의 바람은 이처럼 공개적으로 진행된 연구가 신경과학을 발전시켜, 고립된 환경에서보다 신경계 질환을 더 빠르게 식별, 진단 및 치료하는 것입니다.
Brain2Qwerty paper - https://ai.meta.com/research/publications/accurate-decoding-of-natural-sentences-from-non-invasive-brain-recordings/
Brain2Qwerty1 blog - https://ai.meta.com/blog/brain-ai-research-human-communication/
Nature Neuroscience 기사 - https://www.nature.com/articles/s41593-026-02303-2
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