El proyecto BrainWhisperer de Tether ha alcanzado una tasa de precisión del 98,3 % en la conversión de señales cerebrales en texto, logrando el cuarto lugar entre 466 equipos en la competencia Brain-to-Text '25 de Kaggle. El sistema, que utiliza el modelo Whisper de OpenAI con ajuste fino LoRA, logró una tasa de error de palabras del 1,78 %. Decodifica señales eléctricas corticales en texto a través de una canalización de integración multimodelo.
Además de este logro, Tether está trabajando en marcos de decodificación de señales entre individuos y desarrollando dispositivos de interfaz cerebro-computadora (BCI) no invasivos. La empresa también ha lanzado Brain OS, un sistema operativo cerebral de código abierto basado en la plataforma QVAC, para avanzar aún más en el campo del procesamiento de señales cerebrales.
BrainWhisperer de Tether logra una precisión del 98,3 % en la decodificación de señales cerebrales
Aviso legal: El contenido de Phemex News es únicamente informativo.No garantizamos la calidad, precisión ni integridad de la información procedente de artículos de terceros.El contenido de esta página no constituye asesoramiento financiero ni de inversión.Le recomendamos encarecidamente que realice su propia investigación y consulte con un asesor financiero cualificado antes de tomar cualquier decisión de inversión.
