Pesquisadores desenvolvem primeiro capacete capaz de ler mentes e transcrever em texto

Pesquisadores do GrapheneX-UTS Human-centric Artificial Intelligence Centre, na Universidade de Tecnologia de Sydney, na Austrália (UTS), desenvolveram um sistema portátil e não invasivo capaz de decodificar pensamentos silenciosos e transformá-los em texto. Este avanço representa um marco significativo na interseção da neurociência e da inteligência artificial.

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Inteligência artificial DeWave auzilia na leitura das ondas cerebrais

Dirigido pelo Professor CT Lin, diretor do GrapheneX-UTS HAI Centre, junto aos pesquisadores Yiqun Duan e Jinzhou Zhou, o estudo envolveu participantes lendo silenciosamente textos enquanto usavam um capacete que registrava a atividade cerebral através de um eletroencefalograma (EEG).

Este método inovador, ao contrário das tecnologias anteriores que exigiam cirurgias invasivas ou equipamentos de ressonância magnética, utiliza ondas EEG capturadas por meio de um capacete, tornando o processo mais acessível e menos intrusivo.

O cerne dessa tecnologia é um modelo de inteligência artificial chamado DeWave, desenvolvido pelos pesquisadores. DeWave segmenta as ondas EEG em unidades distintas, capturando características e padrões específicos do cérebro humano, traduzindo esses sinais em palavras e frases. Este processo pioneiro incorpora técnicas de codificação discretas no processo de tradução de cérebro para texto, marcando um avanço significativo no campo da decodificação neural.

Tecnologia tem um amplo leque de aplicações

Um aspecto notável desta pesquisa é sua aplicabilidade prática. A tecnologia tem potencial para auxiliar na comunicação de pessoas incapazes de falar devido a doenças ou lesões, como derrame ou paralisia, e também pode permitir uma comunicação fluida entre humanos e máquinas, como no controle de um braço biônico ou de um robô. Além disso, a tecnologia pode ser usada com ou sem rastreamento ocular, ampliando ainda mais suas aplicações.

A pesquisa, que envolveu 29 participantes, demonstrou ser mais robusta e adaptável do que as tecnologias anteriores, que foram testadas em apenas um ou dois indivíduos. Embora o sinal EEG captado pelo capacete seja mais ruidoso do que aquele obtido por eletrodos implantados no cérebro, o desempenho da tradução de EEG relatado pelo estudo superou os benchmarks anteriores.

No entanto, a tecnologia ainda enfrenta desafios, como a dificuldade em traduzir substantivos com precisão. Atualmente, a precisão da tradução está em torno de 40% na escala BLEU-1, uma métrica que mede a semelhança do texto traduzido por máquina com um conjunto de traduções de referência de alta qualidade. Os pesquisadores esperam melhorar isso para um nível comparável aos programas tradicionais de tradução de idiomas ou reconhecimento de fala, que estão mais próximos de 90%.

Este desenvolvimento segue pesquisas anteriores da UTS em tecnologia de interface cérebro-computador, como a que usa ondas cerebrais para comandar um robô quadrúpede, em associação com a Força de Defesa Australiana.

Fonte: UTS