Tether publie un moteur neuronal open source, BrainWhisperer, et atteint un taux d’erreur sur les mots de 8,7 %

Selon mpost.io, Tether a publié aujourd’hui BrainWhisperer, un moteur cerveau-texte open source capable de décoder des signaux neuronaux en texte entièrement sur des appareils locaux. Le PDG Paolo Ardoino a annoncé que le système est entièrement intégré à QVAC, la pile IA embarquée de l’entreprise, et qu’il est disponible pour les développeurs sous forme de preuve de concept.

La version du SDK a atteint un taux d’erreur mot de 8,7 % lors de tests de validation utilisant de vrais enregistrements neuronaux, dépassant le seuil de 10 % retenu par les chercheurs pour évaluer l’utilisabilité en conditions réelles. Le moteur fonctionne avec moins de 2 gigaoctets de mémoire et affiche une latence d’environ 50 millisecondes. Une variante plus complexe de la même architecture a terminé à la quatrième place parmi 466 équipes concurrentes à un défi international cerveau-texte. Tether souligne que l’exécution locale empêche la transmission des données neuronales vers des serveurs externes, ce qui répond aux préoccupations en matière de confidentialité. La sortie est décrite comme fondatrice plutôt que prête pour le grand public, car le modèle a été entraîné sur des données provenant de seulement quatre participants.