Aurten, LibriBrain Competition 2025 nazioarteko erronkan parte hartu dugu. NeurIPS 2025en aurkeztu da, eta garuneko seinale ez-inbaditzaileetatik abiatuz lengoaia deskodetzeko ikerketa bultzatzen du, LibriBrain datu-multzo zabala erabiliz. Lehiaketaren helburua ondorengoa da: garun-ordenagailu interfazeetan aurrerapen esanguratsuak sustatzea, etorkizunean hizketa-gabeziak dituzten pertsonen komunikazioa berrezartzen laguntzeko eta seinale neuralen bidez gizakien eta makinen arteko interakziorako bide berriak irekitzeko.
Gure neural2speech sistemak lehen postua lortu zuen Phoneme Classification Standard Track delakoan, hau da, fonemak sailkatzeko erronkaren bi pistetako batean; izan ere, parte-hartzaileek MEG (magnetoentzefalografia) datuetatik abiatuta fonemak aurreikusteko gai diren ereduak garatu behar dituzte, kanpoko daturik gabeko entrenamendu ofizialaren multzoa soilik erabiliz.
“MEGConformer: Conformer-Based MEG Decoder for Robust Speech and Phoneme Classification” paperean arkitektura eta metodo gakoak deskribatzen ditugu gure ikuspegiaren atzean: Conformer eredu bat, jatorrian ahotsaren ezagutza automatikoko zereginetarako garatua (ASR), 306 kanaleko MEG seinaleetara egokitzen dugu, denborazko eta espektrozko ezaugarri garrantzitsuak atzemateko. Adibide mailako normalizazio-teknikak inplementatzen ditugu, datu-partizioen eta taldekatzeko kargagailu dinamiko baten arteko banaketa-aldaketak arintzeko, laginen batez bestekoetan fonemen sailkapena hobetzeko, klaseen ponderazio-eskema batekin batera, klaseen desoreka maneiatzeko adibide-kopuruaren alderantzizko erroan oinarritua.
Berrikuntza horiei esker, ereduak emaitza sendoak lortzen ditu fonemak sailkatzeko Standard Track delakoan, aurkeztutako soluzioen artean nabarmenduz eta hizkuntzaren prozesamenduaren eta neurozientziaren arteko intersekzioan aurrerapen esanguratsua sendotuz.