Leggere i pensieri prima ancora che vengano digitati può sembrare fantascienza, ma Conduit, una startup di San Francisco, afferma di trattarlo come una sfida ingegneristica.

Naomi Bashkansky, laureata in informatica ad Harvard ed ex ricercatrice di OpenAI, ha dichiarato alla fine di luglio 2026 di aver lasciato il laboratorio di IA per unirsi a Conduit come ricercatrice fondatrice. La società sta sviluppando modelli di IA progettati per decodificare l’attività cerebrale in testo senza impiantare nulla nel cranio.

L’annuncio del 5 agosto 2026 è arrivato in un momento in cui le interfacce cervello-computer non invasive sono state spesso eclissate nel dibattito pubblico dagli approcci chirurgici. Conduit sostiene che il percorso non invasivo, abbinato a dati sufficienti e a modelli abbastanza capaci, possa ridurre quel divario.

La strategia dei dati

Conduit afferma di aver costruito il più grande dataset neuro-linguistico al mondo, con circa 10.000 ore di registrazioni raccolte da migliaia di partecipanti nell’arco di sei mesi in una struttura dedicata di San Francisco. A dicembre 2025, la società ha detto che il dataset era più grande e più complesso degli attuali dataset neuro-linguistici pubblici.

I dati vengono raccolti utilizzando l’EEG, un metodo non invasivo che misura l’attività elettrica attraverso il cuoio capelluto, insieme ad altre modalità di registrazione. I volontari vengono pagati tra $50 e $55 per sessione.

L’obiettivo di Conduit è addestrare quelli che definisce large brain foundation models, l’equivalente per i dati neurali delle architetture in stile GPT. L’ambizione non è semplicemente inferire l’intenzione di movimento, ma decodificare il contenuto semantico — in altre parole, ciò che una persona sta pensando.

Il team dietro Conduit

Il lavoro precedente di Bashkansky presso OpenAI era incentrato sull’audit della sicurezza dell’IA e sull’interpretabilità dei modelli linguistici. Ha anche pubblicato ricerche sulla stabilità delle istruzioni nei modelli linguistici, un ambito della ricerca sull’allineamento che si concentra su quanto affidabilmente un modello segua le istruzioni in condizioni diverse.

Secondo le prime notizie, Conduit è stata co-fondata da ricercatori di Oxford e Cambridge, conferendo alla startup un profilo accademico transatlantico oltre alla sua base operativa di San Francisco. La società è esplicitamente organizzata attorno a un modello data-centric, che considera la scala del dataset come il principale motore delle prestazioni del modello.

Perché conta per il mercato

Per gli investitori che seguono il settore hardware vicino all’IA, il segnale interessante non è solo il lancio di una singola startup. È il modello: ricercatori di IA con background in allineamento e interpretabilità si stanno spostando nella neurotecnologia, portando con sé un approccio alla scalabilità dei dati che ha funzionato nella modellazione linguistica.

Un sistema affidabile di pensiero-in-testo trasformerebbe la comunicazione per le persone con ALS, sindrome locked-in o altre condizioni che eliminano l’output motorio.

Conduit non ha divulgato i dati di finanziamento. Gli elementi da monitorare sono le prestazioni del modello nei compiti di decodifica semantica man mano che il dataset cresce, l’orientamento regolatorio della FDA sulla raccolta non invasiva di dati neurali e se laboratori concorrenti, accademici o commerciali, riusciranno a colmare il divario di dataset che Conduit sostiene attualmente essere il suo principale vantaggio competitivo.