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arXiv Computer Science AI🇺🇸 Estados Unidos3 nov 2026, 2:00 a. m.

B[FM]$^2$: Modelo de Fundación Cerebral mediante Flow Matching con SplitUNet

Se presenta B[FM]$^2$, un Modelo de Fundación Cerebral mediante Flow Matching, que aprende representaciones generalizables de EEG a partir de grandes conjuntos de datos para tareas de interfaz cerebro-computadora. Este modelo utiliza *flow matching* de tiempo continuo sin discretización, reduciendo significativamente el presupuesto de preentrenamiento necesario en comparación con modelos anteriores. Además, genera datos EEG sintéticos que son indistinguibles de datos cerebrales reales por expertos.

Periodista: Jaedong Hwang, Kathleen Zhang, Wei Dai, Konstantinos Kontras, Maarten Vanmarcke, Maarten De Vos, Ila Fiete, Paul Pu Liang