Naukowcy opracowali system do dekodowania aktywności mózgu z sygnałów magnetoencefalografii (MEG) przy użyciu deep learning i frameworku NeuralSet. System przewiduje cechy językowe na podstawie bezpośredniego odczytu mózgu, łącząc neuronaukę z sztuczną inteligencją. To otwarcie może prowadzić do nowych aplikacji w interfejsach mózg-komputer i zrozumieniu przetwarzania języka w mózgu.