Tether's BrainWhisperer logra un 98,3% de precisión en la decodificación de señales cerebrales

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El anuncio del proyecto BrainWhisperer de Tether reveló una tasa de precisión del 98,3% en la decodificación de señales cerebrales a texto durante su última prueba. El sistema ocupó el cuarto lugar en la competencia Kaggle Brain-to-Text '25 con un WER del 1,78%. Construido sobre el modelo OpenAI Whisper y utilizando fine-tuning con LoRA, procesa señales corticales mediante una tubería multimodelo. Tether también está avanzando en la decodificación entre individuos y dispositivos BCI no invasivos. La empresa lanzó recientemente Brain OS, un sistema operativo cerebral de código abierto basado en la plataforma QVAC. Las noticias sobre tasas de interés siguen siendo un foco clave para los inversores que siguen los desarrollos más amplios de Tether.

Según TechCrunch, en la última prueba del proyecto BrainWhisperer de Tether, la precisión de conversión de señales cerebrales a texto alcanzó el 98,3%, ocupando el cuarto lugar entre las 466 equipos participantes en la competencia Brain-to-Text '25 de Kaggle con un WER del 1,78%. El sistema se construye sobre el modelo OpenAI Whisper, combinado con tecnología LoRA de fine-tuning, y decodifica señales eléctricas de la corteza cerebral en texto mediante un pipeline de integración de múltiples modelos. Tether también avanza simultáneamente en el desarrollo de un marco de decodificación de señales entre individuos y dispositivos BCI no invasivos, y ya ha lanzado el sistema operativo cerebral abierto Brain OS basado en la plataforma QVAC.

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