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Interface Cerebral com IA Transforma Pensamentos em Palavras

Cientistas desenvolveram uma interface cérebro-computador inovadora que traduz sinais neurais captados por uma touca de EEG em texto legível, com mais de 70% de precisão. O sistema combina um modelo de IA que descodifica as ondas cerebrais com um modelo de linguagem que reconstrói estes sinais em frases coerentes. Esta tecnologia oferece uma nova esperança para pessoas com paralisia ou dificuldades de fala, podendo revolucionar a forma como comunicam com o mundo.
Interface Cerebral com IA Transforma Pensamentos em Palavras

Uma equipa de investigadores 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 através da utilização de uma touca de electroencefalografia (EEG) para captar sinais cerebrais quando a pessoa imagina que está a falar. Estes 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 depois estes sinais descodificados em frases coerentes, com uma precisão superior a 70%.

"Estamos essencialmente a intercetar sinais no momento em que o pensamento é traduzido em articulação", explicou um dos investigadores. "O que estamos a descodificar ocorre após o pensamento, depois de decidirmos o que dizer, que palavras usar e como mover os músculos do trato vocal."

Ao contrário de sistemas ICC anteriores que exigiam cirurgia cerebral invasiva, esta tecnologia utiliza EEG não invasivo, tornando-a mais acessível e prática para uso diário. As abordagens não invasivas como o EEG utilizam elétrodos colocados no couro cabeludo, oferecendo segurança e conveniência, embora com sinais algo atenuados em comparação com métodos invasivos que colocam elétrodos diretamente na superfície do cérebro.

O sistema emprega uma interface cérebro-computador híbrida baseada numa rede neural convolucional de dois fluxos, combinando múltiplos paradigmas para melhorar a precisão da descodificação. Esta abordagem demonstrou um desempenho comparável em diferentes cenários, comprovando a sua versatilidade e fiabilidade.

Um dos grandes desafios das ICC tem sido o facto de muitos utilizadores terem dificuldade em alcançar níveis de precisão fiáveis. Os modelos padrão frequentemente não conseguem captar a complexidade da atividade cerebral, impedindo cerca de 40% dos utilizadores de atingir 70% de precisão, considerado um limiar essencial para o uso eficaz da ICC. O novo sistema responde a este problema ao adaptar-se aos padrões cerebrais únicos de cada utilizador.

As implicações para pessoas com doenças neurológicas graves são profundas. Para pacientes com afasia ou dificuldades de fala devido a lesão cerebral, esta ICC pode classificar e reconhecer sinais cerebrais ao identificar padrões específicos de atividade EEG, permitindo-lhes controlar dispositivos de entrada de computador, como soletradores e sintetizadores de fala, apenas com os seus pensamentos.

À medida que a investigação avança, os cientistas pretendem melhorar a precisão do sistema e expandir o seu vocabulário. Esta tecnologia representa um passo significativo para restaurar as capacidades de comunicação daqueles que as perderam devido a paralisia, AVC ou doenças neurodegenerativas.

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