Meta Kembangkan AI Pembaca Pikiran yang Lebih Akurat, Begini Cara Kerjanya

Meta kembali memperkenalkan inovasi terbaru di bidang kecerdasan buatan melalui Brain2Qwerty v2, sistem AI yang dirancang untuk menerjemahkan aktivitas otak menjadi teks tanpa memerlukan operasi atau pemasangan implan di dalam otak. Teknologi ini merupakan pengembangan dari Brain2Qwerty generasi pertama yang diperkenalkan beberapa bulan sebelumnya.

Menurut penjelasan Meta, Brain2Qwerty v2 diklaim memiliki tingkat akurasi yang jauh lebih tinggi dibandingkan versi sebelumnya. Jika generasi pertama hanya mampu mencapai akurasi sekitar 48 persen, versi terbaru ini disebut mampu menghasilkan akurasi hingga 78 persen pada peserta dengan performa terbaik.

Teknologi tersebut dikembangkan untuk membantu pasien yang kehilangan kemampuan berbicara akibat gangguan saraf, seperti amyotrophic lateral sclerosis (ALS), locked-in syndrome, maupun cedera otak. Dengan sistem ini, pasien diharapkan dapat kembali berkomunikasi hanya melalui aktivitas otak tanpa harus menjalani prosedur bedah.

Berbeda dengan teknologi brain-computer interface (BCI) yang menggunakan implan seperti Neuralink, Brain2Qwerty v2 bekerja menggunakan pendekatan non-invasif. Sistem hanya memanfaatkan perangkat magnetoencephalography (MEG) berbentuk helm yang mampu menangkap medan magnet dari aktivitas neuron di luar kepala.

Untuk mengembangkan teknologi tersebut, Meta bekerja sama dengan Basque Center on Cognition, Brain, and Language di San Sebastian, Spanyol. Penelitian melibatkan sembilan relawan sehat berusia 25 hingga 56 tahun yang diminta mengetik lebih dari 2.500 kalimat selama sekitar 10 jam sambil mengenakan perangkat MEG.

Berdasarkan data dari Meta, lebih dari 22.000 kalimat beserta aktivitas otak para peserta dikumpulkan sebagai bahan pelatihan model AI agar mampu mengenali pola sinyal otak secara lebih akurat.

Menggunakan Teknologi LLM Seperti ChatGPT

Salah satu peningkatan terbesar pada Brain2Qwerty v2 adalah penggunaan large language model (LLM), teknologi yang juga menjadi fondasi chatbot modern seperti ChatGPT maupun Meta Llama.

Berbeda dengan versi sebelumnya yang mengandalkan aturan buatan peneliti untuk mengenali pola tertentu, Brain2Qwerty v2 memakai pendekatan end-to-end deep learning. Sistem mempelajari sinyal otak mentah secara langsung, kemudian menerjemahkannya menjadi karakter, menyusun karakter menjadi kata, hingga membentuk kalimat utuh.

LLM juga membantu memperbaiki hasil terjemahan dengan memanfaatkan konteks bahasa. Cara kerjanya mirip fitur autocorrect pada keyboard, sehingga kata yang kurang jelas dapat diprediksi berdasarkan susunan kalimat.

Menurut Meta, pendekatan tersebut menjadi salah satu implementasi awal penggunaan LLM untuk menerjemahkan aktivitas otak non-invasif menjadi kalimat yang dapat dipahami manusia.

Meski menunjukkan hasil yang menjanjikan, Brain2Qwerty v2 masih berada pada tahap penelitian dan belum siap digunakan dalam layanan medis. Pengujian baru dilakukan terhadap sembilan orang sehat sehingga masih dibutuhkan riset lanjutan sebelum teknologi ini dapat diterapkan kepada pasien secara luas.

Sebagai bentuk dukungan terhadap pengembangan ilmu pengetahuan, Meta juga membuka kode sumber Brain2Qwerty v1 dan v2 agar peneliti dari berbagai negara dapat mengembangkan teknologi serupa. Menurut perusahaan, tujuan jangka panjang dari proyek ini adalah menghadirkan solusi komunikasi bagi pasien yang kehilangan kemampuan berbicara tanpa harus menjalani operasi pemasangan implan otak.

Referensi:
Kompas Tekno