IA transforma sinais do cérebro em texto sem precisar de implantes

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IA transforma sinais do cérebro em texto sem precisar de implantes

📸 Créditos da imagem: © Andriy Onufriyenko (Getty Images)

IA Transforma Sinais do Cérebro em Texto

Interfaces capazes de conectar diretamente o cérebro a computadores podem oferecer novas formas de comunicação para pessoas que perderam a capacidade de falar ou movimentar os membros.

O problema é que algumas das tecnologias mais precisas disponíveis atualmente dependem de eletrodos implantados cirurgicamente no cérebro.

Alternativa sem Cirurgia

Agora, pesquisadores demonstraram uma alternativa que dispensa a necessidade de cirurgia. Cientistas desenvolveram o Brain2Qwerty, um sistema de inteligência artificial capaz de transformar sinais da atividade cerebral em caracteres escritos.

A tecnologia ainda está distante de se tornar um dispositivo médico disponível para pacientes.

Como a IA Transforma Atividade Cerebral em Letras

O experimento envolveu 35 voluntários saudáveis, sem problemas neurológicos ou limitações motoras.

Durante os testes, os participantes observavam frases apresentadas palavra por palavra em uma tela. Depois de memorizá-las, precisavam digitá-las em um teclado convencional.

Enquanto escreviam, os pesquisadores registravam sua atividade cerebral utilizando duas tecnologias diferentes: eletroencefalografia (EEG) e magnetoencefalografia (MEG).

  • Eletroencefalografia (EEG) utiliza eletrodos colocados sobre o couro cabeludo para registrar sinais elétricos produzidos pela atividade cerebral.
  • Magnetoencefalografia (MEG) utiliza sensores extremamente sensíveis para detectar os minúsculos campos magnéticos produzidos pela atividade dos neurônios.

Brain2Qwerty Utiliza Inteligência Artificial em Três Etapas

O sistema processa as informações em diferentes etapas. Primeiro, uma rede neural analisa pequenos segmentos de aproximadamente meio segundo da atividade cerebral registrada durante a digitação.

Em seguida, um modelo baseado na arquitetura transformer examina a sequência completa dos sinais e tenta prever quais caracteres estavam sendo digitados.

Por último, um modelo de linguagem entra em ação para reduzir erros.

Resultados e Limitações

A magnetoencefalografia apresentou os melhores resultados, com uma taxa média de erro por caractere de aproximadamente 29%.

A tecnologia ainda precisa superar grandes obstáculos, como melhorar a precisão e tornar a magnetoencefalografia mais prática para utilização cotidiana.

Além disso, os experimentos foram realizados com pessoas saudáveis, e será necessário descobrir se os mesmos padrões podem ser identificados em pacientes incapazes de movimentar as mãos.

A inteligência artificial não está lendo pensamentos, mas sim identificando padrões neurais associados especificamente ao processo de produção da escrita.

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