Uma equipe de pesquisadores alcançou um avanço significativo na neurotecnologia ao desenvolver uma interface cérebro-computador (ICC) capaz de converter diretamente os pensamentos de uma pessoa em texto.
O sistema funciona utilizando uma touca de eletroencefalografia (EEG) para captar sinais cerebrais enquanto a pessoa imagina que está falando. Esses padrões neurais são então processados por um modelo de inteligência artificial treinado para reconhecer padrões específicos de pensamento associados à fala. Um sofisticado modelo de linguagem reconstrói esses sinais decodificados em frases coerentes, com mais de 70% de precisão.
"Estamos essencialmente interceptando sinais no momento em que o pensamento é traduzido em articulação", explicou um dos pesquisadores. "O que estamos decodificando ocorre após o pensamento ter acontecido, depois de decidirmos o que dizer, quais palavras usar e como mover os músculos do trato vocal."
Diferentemente de sistemas anteriores de ICC que exigiam cirurgia cerebral invasiva, essa tecnologia utiliza EEG não invasivo, tornando-a mais acessível e prática para o uso cotidiano. As abordagens não invasivas como o EEG utilizam eletrodos colocados no couro cabeludo, oferecendo segurança e conveniência, embora com sinais um pouco atenuados em comparação com métodos invasivos que posicionam eletrodos diretamente na superfície do cérebro.
O sistema emprega uma interface cérebro-computador híbrida baseada em uma rede neural convolucional de dois fluxos, combinando múltiplos paradigmas para melhorar a precisão da decodificação. Essa abordagem demonstrou desempenho comparável em diferentes cenários, comprovando sua versatilidade e confiabilidade.
Um dos grandes desafios das ICCs tem sido que muitos usuários têm dificuldade em alcançar níveis confiáveis de precisão. Modelos padrão frequentemente falham em capturar a complexidade da atividade cerebral, impedindo que cerca de 40% dos usuários atinjam 70% de precisão, considerado um limiar fundamental para o uso eficaz da ICC. O novo sistema resolve esse problema ao se adaptar aos padrões cerebrais únicos de cada usuário.
As implicações para pessoas com condições neurológicas graves são profundas. Para pacientes com afasia ou dificuldades de fala devido a lesão cerebral, essa ICC pode classificar e reconhecer sinais cerebrais identificando padrões específicos de atividade de EEG, permitindo que controlem dispositivos de entrada de computador, como soletradores e sintetizadores de voz, usando apenas seus pensamentos.
À medida que as pesquisas avançam, os cientistas pretendem aprimorar a precisão do sistema e expandir o vocabulário disponível. A tecnologia representa um passo significativo rumo à restauração das habilidades de comunicação para aqueles que as perderam devido à paralisia, AVC ou doenças neurodegenerativas.