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Nova interface cérebro-computador bate recorde de palavras transmitidas por minuto

Dispositivo pode decodificar até 62 palavras por minuto, mais de três vezes a capacidade das interfaces cérebro-computador já existentes
Flavia Correia25/01/2023 12h24, atualizada em 25/01/2023 12h27
interface-cerebro-computador
Imagem: ABO PHOTOGRAPHY - Shutterstock
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Uma equipe de cientistas da Califórnia, nos EUA, afirma ter testado uma nova interface cérebro-computador (BCI) que pode decodificar a fala em até 62 palavras por minuto, melhorando o recorde anterior em mais de três vezes.

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Atividades mentais de uma pessoa com paralisia cerebral, que ficou impossibilitada de dialogar, podem ser decodificadas por meio de palavras e sentenças. Um novo dispositivo promete otimizar esse processo em mais de três vezes. Crédito: Universidade da Califórnia, em São Francisco (UCSF)

Conforme detalhado em um artigo publicado no servidor de pré-impressão bioRxiv, ainda a ser revisado por pares, os autores descobriram que só precisavam analisar a atividade cerebral em uma região relativamente pequena do córtex para convertê-los em fala coerente usando um algoritmo de aprendizado de máquina.

Segundo eles, o objetivo era devolver a voz às pessoas que não podem mais falar devido a doenças como a esclerose lateral amiotrófica (ELA). 

De acordo com o site Futurism, os cientistas dizem que, embora algumas soluções baseadas em digitação tenham permitido que aqueles com paralisia se comuniquem novamente até certo ponto, uma interface de fala baseada no cérebro poderia acelerar significativamente a decodificação.

“Aqui, demonstramos um BCI de fala que pode decodificar frases irrestritas de um grande vocabulário a uma velocidade de 62 palavras por minuto, sendo a primeira vez que um BCI excedeu em muito as taxas de comunicação que as tecnologias alternativas podem fornecer para pessoas com paralisia, como por exemplo o rastreamento ocular”, escrevem os pesquisadores.

Em um dos experimentos feitos durante o novo estudo, a equipe registrou a atividade neural de duas pequenas áreas do cérebro de um paciente com ELA capaz de mover a boca, mas que tem dificuldades em formar palavras.

Usando um decodificador de rede neural recorrente que pode prever texto, os pesquisadores transformaram esses sinais em palavras – e em um ritmo surpreendentemente rápido.

Eles descobriram que a análise desses movimentos orofaciais e sua atividade neural associada era “provavelmente forte o suficiente para suportar um BCI de fala, apesar da paralisia e da cobertura estreita da superfície cortical”.

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No entanto, o sistema não se mostrou perfeito. A taxa de erro do decodificador de rede neural recorrente (RNN) dos pesquisadores foi de cerca de 20%.

“Nossa demonstração é uma prova de conceito de que decodificar tentativas de movimentos de fala a partir de gravações intracorticais é uma abordagem promissora, mas ainda não é um sistema completo e clinicamente viável”, admitiram os pesquisadores em seu artigo.

Para melhorar a taxa de erro de seu sistema, os cientistas propõem sondar mais áreas do cérebro, enquanto otimizam o algoritmo.

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Flavia Correia
Redator(a)
Flavia Correia no Twitter

Jornalista formada pela Unitau (Taubaté-SP), com Especialização em Gramática. Já foi assessora parlamentar, agente de licitações e freelancer da revista Veja e do antigo site OiLondres, na Inglaterra.

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