Tether Merilis Mesin Neural BrainWhisperer Open-Source, Mencapai Word Error Rate sebesar 8,7%

Menurut mpost.io, Tether hari ini merilis BrainWhisperer, sebuah mesin brain-to-text open-source yang dapat mengurai sinyal saraf menjadi teks sepenuhnya di perangkat lokal. CEO Paolo Ardoino mengumumkan sistem tersebut terintegrasi sepenuhnya ke dalam QVAC, tumpukan AI on-device perusahaan, serta tersedia untuk pengembang sebagai kapabilitas proof-of-concept.

Versi SDK mencapai word error rate sebesar 8,7% pada uji validasi menggunakan rekaman saraf nyata, melewati ambang 10% yang ditetapkan peneliti sebagai patokan untuk penggunaan di dunia nyata. Mesin ini berjalan dengan penggunaan memori di bawah 2 gigabyte dan latensi sekitar 50 milidetik. Varian yang lebih kompleks dari arsitektur yang sama menempati peringkat ke-4 dari 466 tim yang bersaing dalam tantangan internasional brain-to-text. Tether menekankan bahwa eksekusi lokal mencegah transmisi data saraf ke server eksternal, sehingga mengatasi kekhawatiran privasi. Rilis ini digambarkan sebagai fondasional ketimbang siap untuk konsumen, karena model dilatih hanya menggunakan data dari empat peserta.