Meta AI تكشف عن Brain2Qwerty v2: مفكّك نصوص غير جراحي يعتمد على MEG بدقة 61%

كشفت Meta AI في 30 يونيو 2026 عن Brain2Qwerty v2، وهو مسار معالجة غير جراحي (دون عمليات زرع جراحية) لتحويل إشارات الدماغ إلى نص (brain-to-text)، يعتمد على التصوير الدماغي المغناطيسي (MEG) ويفكّ شيفرة الجمل المكتوبة بدقة 61% من الكلمات. ونشرت الشركة كذلك كود تدريب النموذج مفتوح المصدر.

ما هو Brain2Qwerty v2

• الجهة المطوّرة: القسم البحثي في Meta AI
• طريقة قراءة إشارات الدماغ: التصوير الدماغي المغناطيسي (MEG) دون عمليات زرع
• الدقة المعلنة لفكّ الشيفرة: 61% من الكلمات تُخمَّن بشكل صحيح (word accuracy)
• مهمة النموذج: استعادة الجمل المكتوبة من إشارات الدماغ
• كود تدريب النموذج متاح للجميع

كيف تعمل واجهة الدماغ والحاسوب غير الجراحية؟

ترصد خوذة MEG المجالات المغناطيسية الضعيفة الناتجة عن النشاط الكهربائي لخلايا الدماغ العصبية، دون عملية جراحية ودون عمليات زرع. أما واجهات الدماغ والحاسوب (BCI) الجراحية فتُثبَّت فيها الأقطاب الكهربائية جراحياً مباشرة على قشرة الدماغ أو تحتها. ويشير اسم Brain2Qwerty إلى تخطيط لوحة المفاتيح QWERTY: إذ يحوّل المسار الإشارة المرصودة إلى الحروف والكلمات التي تطابق ما يكتبه الشخص.

توفّر الطرق غير الجراحية مثل MEG عادةً إشارة أكثر «ضجيجاً» وأقل دقة مقارنةً بالزرعات، لكنها لا تتطلب جراحة في الدماغ. وهذا يجعلها أكثر قابلية للتوسّع في الأبحاث، وربما مستقبلاً لدى شريحة أوسع من المستخدمين.

وتكتسب صياغة المهمة نفسها أهمية: فهي تقوم على فكّ شيفرة النص المكتوب تحديداً، لا الكلام المنطوق أو المتخيَّل مثلاً. فالكتابة على لوحة المفاتيح تمنح الباحثين إشارة واضحة وموسومة: عند ضغط الشخص على مفتاح بعينه، يمكن مطابقة هذا الفعل بدقة مع قراءات خوذة MEG في اللحظة الزمنية نفسها. ويسهّل هذا الوسم تدريب النموذج مقارنةً بمهام أكثر غموضاً مثل فكّ شيفرة الكلام الداخلي.

لماذا يهمّ الكود المفتوح؟

لم تنشر Meta AI النتائج فحسب، بل نشرت أيضاً كود تدريب النموذج. وهذا يتيح لفرق بحثية أخرى إعادة إنتاج التجربة، والتحقق من الدقة المعلنة البالغة 61%، وتطوير نسخها الخاصة من المسار على البنية نفسها. وفي مجال حديث نسبياً مثل واجهات الدماغ والحاسوب غير الجراحية، يسرّع انفتاح الكود تراكم نتائج قابلة للمقارنة بين المختبرات المختلفة.

ماذا يعني ذلك

يمثّل Brain2Qwerty v2 خطوة جديدة في تطوير واجهات الدماغ والحاسوب غير الجراحية. فدقة 61% من الكلمات لا تزال بعيدة عن الحلول الجراحية، لكنها تؤكد أن فكّ شيفرة النص من إشارات الدماغ دون جراحة بات تدريجياً مهمة قابلة للقياس والعمل، لا مجرد فرضية مخبرية.