TechFlow 보도에 따르면, 3월 10일 TechCrunch는 테더(Tether) 산하 브레인위스퍼러(BrainWhisperer) 프로젝트의 최신 테스트 결과를 전했다. 이 테스트에서 뇌 신호를 텍스트로 변환하는 정확도가 98.3%에 달했으며, ‘Brain-to-Text ’25’ 캐글(Kaggle) 대회에 출전한 466개 팀 중 단어 오류율(Word Error Rate, WER) 1.78%로 4위를 기록했다. 해당 시스템은 OpenAI의 Whisper 모델을 기반으로 하며, LoRA 미세 조정 기술을 결합해 다중 모델 통합 파이프라인을 통해 대뇌 피질의 전기 신호를 텍스트로 디코딩한다. 테더는 또한 개인 간 신호 디코딩 프레임워크와 비침습식 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 장치 개발을 병행하고 있으며, QVAC 플랫폼 기반의 오픈소스 뇌 운영체제(Brain OS)를 공개했다.
테크크런치(TechCrunch) 보도에 따르면, 테더(Tether) 산하 브레인위스퍼러(BrainWhisperer) 프로젝트의 최신 테스트에서 뇌 신호를 텍스트로 변환하는 정확도가 98.3%에 달했다. 이는 ‘Brain-to-Text ’25’ 캐글(Kaggle) 경진대회에 출전한 466개 팀 중 단어 오류율(Word Error Rate, WER) 1.78%로 4위를 기록한 성과다. 해당 시스템은 OpenAI의 위스퍼(Whisper) 모델을 기반으로 하며, LoRA 미세 조정 기술을 결합하고, 다중 모델 앙상블 파이프라인을 통해 대뇌 피질의 전기 신호를 텍스트로 디코딩한다. 테더는 또한 개체 간 신호 해독을 위한 크로스-인디비주얼(cross-individual) 프레임워크와 비침습식 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 장치 개발을 병행 추진 중이며, QVAC 플랫폼 기반의 오픈소스 뇌 운영체제(Brain OS)를 이미 공개했다.
Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰
