Читання ваших думок ще до того, як ви їх набираєте, звучить як наукова фантастика. Conduit, стартап із Сан-Франциско, вірить, що це інженерна проблема.
Наомі Башканські, випускниця Гарвардського університету зі спеціальності комп’ютерні науки та колишній дослідниця OpenAI, оголосила про свій вихід з лабораторії ШІ в кінці липня 2026 року, щоб приєднатися до Conduit як засновниця-дослідниця. Компанія розробляє моделі ШІ, які розшифровують мозкову активність у текст, не впроваджуючи нічого в вашу черепну коробку.
Оголошення було опубліковане 5 серпня 2026 року і з’явилося в цікавий момент. Невідкриті інтерфейси мозок-комп’ютер довго поступалися хірургічним підходам у уяві громадськості. Conduit стверджує, що шлях невідкритого інтерфейсу, поєднаний із достатньою кількістю даних і достатньо добрими моделями, може закрити цей розрив.
Гра з даними
Conduit стверджує, що створила найбільший у світі нейромовний набір даних — приблизно 10 000 годин записів, зібраних у течію шести місяців у спеціально обладнаному центрі у Сан-Франциско з тисяч учасників. На грудень 2025 року цей обсяг, за повідомленнями, перевищує існуючі публічні нейромовні набори даних за розміром та складністю.
Компанія збирає ці дані за допомогою ЕЕГ — неінвазивної техніки, яка вимірює електричну активність по всій поверхні голови, разом з іншими методами реєстрації. Добровольцям платять від 50 до 55 доларів за сеанс.
Мета — навчати великі фундаментальні моделі, які називає Conduit, нейророзрахунковий еквівалент архітектур типу GPT. Амбіція полягає у розшифровці семантичного змісту, тобто у визначенні того, що людина думає, а не лише в якому напрямку вона намагалася перемістити курсор.
Хто це будує
Попередня робота Башканської в OpenAI була спрямована на аудит безпеки ШІ та інтерпретовність мовних моделей. Вона також публікувала роботи про стабільність інструкцій у мовних моделях — галузь досліджень з вирівнювання, що фокусується на тому, наскільки надійно модель виконує інструкції за різних умов.
Conduit була заснована дослідниками з Оксфорду та Кембриду, згідно з ранніми матеріалами, що надає команді трансатлантичну академічну схильність разом із оперативною базою у Сан-Франциско. Компанія явно організована навколо моделі, орієнтованої на дані, з пріоритетом на масштаб наборів даних як головний фактор продуктивності моделей.
Що це означає для ринку
Для інвесторів, які стежать за сегментом апаратного забезпечення, пов’язаного з ШІ, цікавим сигналом тут є не лише запуск одного стартапу. Це патерн: серйозні дослідники ШІ з досвідом у галузі відповідності та інтерпретовності зараз переходять у сферу нейротехнологій, приносячи з собою методику масштабування даних, яка вже працювала в моделюванні мови.
Надійна система перетворення думок на текст змінила б комунікацію для людей з ХХА, синдромом «запертого всередині» або іншими станами, що виключають моторний вивід.
Conduit не розкрив фінансові показники. Варто стежити за продуктивністю моделі у завданнях семантичного декодування зі зростанням набору даних, регуляторним підходом FDA щодо збору неінвазивних нейронних даних, а також чи зможуть конкуруючі лабораторії — академічні чи комерційні — закрити розрив у наборі даних, який Conduit зараз вважає своїм основним конкурентним перевагою.