Моделі Neuralink зібрали 50 тис годин сигналів мозку й побили рекорд

04 жовтня 2026 р. 00:17

04 жовтня 2026 р. 00:17

Компанія Neuralink повідомила про новий рекорд швидкості керування комп’ютерним курсором за допомогою інтерфейсу «мозок-комп’ютер»: 11,32 біта за секунду . Для цього команда натренувала велику модель-основу на більш ніж 50 000 годинах нейронної активності, зібраної від учасників власних клінічних випробувань, йдеться в технічному оновленні, про яке розповідає видання Interesting Engineering .

За словами компанії, новий підхід дозволяє декодерам мозкових сигналів працювати не кілька днів, а тижнями й при цьому потребувати значно менше щоденного налаштування. Крім того, Neuralink продемонструвала режим «телепортування курсора», коли він стрибає одразу в потрібну точку на екрані, а не повільно повзе через весь дисплей.

Як працює інтерфейс мозок-комп’ютер Neuralink

Інтерфейси мозок-комп’ютер (brain-computer interface, BCI) перетворюють шаблони мозкової активності на команди для керування комп’ютерами та іншими пристроями. Пристрої Neuralink реєструють електричну активність нейронів — так звані «спайки» — в ділянці моторної кори, що відповідає за рухи.

Утім, такі сигнали з часом змінюються: електроди трохи зсуваються, нейрони поводяться інакше, запис зашумлюється. Через це декодер, навчений на старих даних, поступово втрачає точність, і користувачам доводиться регулярно проходити процедуру калібрування, щоб система знову «зрозуміла» їхні наміри.

Neuralink заявляє, що в окремих випадках нові декодери, побудовані на основі моделі-основи, залишалися працездатними протягом тижнів замість кількох днів. Для деяких учасників випробувань час калібрування скоротився з приблизно 10 хвилин щодня до 10 хвилин на тиждень .

Модель-основа з 50 тисяч годин активності мозку

Щоб подолати проблему «зсуву» сигналів, Neuralink створила те, що описує як модель-основу (foundation model) для інтерфейсів мозок-комп’ютер. Замість того, щоб навчатися лише на розмічених прикладах, де кожен фрагмент активності жорстко прив’язаний до конкретного руху чи команди, компанія застосувала самонавчальні нейронні енкодери .

Такі енкодери вчаться знаходити стійкі представлення в дуже великих масивах даних нейронної активності, не спираючись постійно на ручну розмітку. Neuralink стверджує, що отримані «представлення» залишаються корисними навіть тоді, коли окремі сигнали від нейронів дрейфують або частково змінюються.

База даних для моделі сформована з записів клінічних учасників, які сукупно користувалися імплантами понад 50 000 годин. Компанія описує її як одну з найбільших колекцій внутрішньокортикальної нейронної активності, зібраних на сьогодні.

Ідея полягає в тому, що декодер, який спирається на таку модель-основу, зможе й надалі коректно інтерпретувати наміри користувача, навіть коли деталі сигналу змінюються, й не потребуватиме частого перенавчання.

Що означає рекорд 11,32 біт/с

Neuralink заявляє, що швидкість 11,32 біта на секунду перевищує показники більшості здорових людей під час подібних завдань керування курсором. Водночас це порівняння ще не пройшло незалежної перевірки , тож залишається заявою самої компанії.

У дослідженнях інтерфейсів мозок-комп’ютер «біти за секунду» використовують як міру не стільки фізичної швидкості руху курсора, скільки інформаційної ефективності. Вона показує, наскільки швидко й точно користувач може обирати потрібні цілі на екрані, поєднуючи швидкість та точність вибору в один показник.

Окремо компанія продемонструвала функцію «телепортування курсора», коли він відразу переноситься до обраної цілі, минаючи плавний рух від поточного положення. Такий підхід може пришвидшити роботу, але водночас вимагає дуже надійної інтерпретації наміру користувача.

Менше налаштувань і плани на майбутнє

Скорочення часу калібрування Neuralink вважає критично важливим для практичного використання імплантів. Системи, які потрібно підлаштовувати щодня, створюють додаткове навантаження на користувачів. Натомість декодер, що лишається стабільним протягом тижнів, робить імплант ближчим до звичайного комп’ютерного інтерфейсу, який просто «вмикаєш і працюєш».

Компанія також вивчає можливість об’єднання нейронних даних від багатьох учасників, щоб іще більше покращити свої моделі. У майбутніх роботах Neuralink розглядає варіанти one-shot чи навіть zero-shot калібрування — коли системі потрібно мінімум або взагалі не потрібно додаткового налаштування для нового завдання чи нового користувача.

Окрема ідея, яку окреслює Neuralink, — створити свого роду «API для моторної кори»: стандартизований шар представлень мозкової активності, через який можна було б універсально переводити наміри руху в цифрові команди для різних застосунків.

Наразі всі ці результати компанія оприлюднила як технічне оновлення. Вони ще не представлені у вигляді рецензованої наукової публікації, тож незалежна перевірка отриманих показників і методів залишається справою майбутнього.

Технології