Capacete de IA lê pensamentos de forma não invasiva e portátil

Pesquisadores do GrapheneX-UTS Human-centric Artificial Intelligence Centre, da University of Technology Sydney (UTS), alcançaram um marco inédito ao desenvolver um sistema portátil de inteligência artificial (IA) não invasivo capaz de decodificar pensamentos silenciosos e transformá-los em texto por meio de um capacete.

A tecnologia promete auxiliar na comunicação de pessoas incapazes de falar devido a doenças ou lesões, como acidente vascular cerebral ou paralisia. Além disso, abre possibilidades para a comunicação perfeita entre humanos e máquinas, como na operação de um braço biônico ou robô.

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O estudo foi destacado como um artigo de destaque na conferência NeurIPS, um evento anual de alto nível que apresenta pesquisas de ponta em inteligência artificial e aprendizado de máquina, realizado em Nova Orleans.

O trabalho foi liderado pelo Professor Chin-Teng Lin, Diretor do GrapheneX-UTS HAI Centre, juntamente com o primeiro autor Yiqun Duan e o colega de doutorado Jinzhou Zhou, da Faculdade de Engenharia e TI da UTS.

Funcionamento do capacete

Os participantes do estudo liam silenciosamente trechos de texto enquanto usavam uma espécie de capacete que registrava a atividade elétrica cerebral por meio de eletroencefalograma (EEG). O EEG é segmentado em unidades distintas que capturam características específicas e padrões do cérebro humano. Isso é feito por um modelo de IA chamado DeWave, desenvolvido pelos pesquisadores.O DeWave traduz sinais de EEG em palavras e frases ao aprender com grandes quantidades de dados de EEG.Ao contrário de tecnologias anteriores, que exigiam cirurgia para implantar eletrodos no cérebro ou o uso de ressonância magnética, esta nova abordagem é não invasiva e portátil, podendo ser utilizada sem a necessidade de rastreamento ocular.O estudo da UTS envolveu 29 participantes, tornando-o mais robusto e adaptável do que tecnologias anteriores testadas em apenas uma ou duas pessoas, uma vez que as ondas de EEG variam entre indivíduos.Uma demonstração pode ser vista no vídeo abaixo:

Esta pesquisa representa um esforço pioneiro na tradução direta de ondas de EEG brutas para a linguagem, marcando um avanço significativo no campo. É o primeiro a incorporar técnicas de codificação discreta no processo de tradução de cérebro para texto, introduzindo uma abordagem inovadora para a decodificação neural.

Professor Chin-Teng Lin

Obstáculos

A utilização de sinais de EEG obtidos por meio de um capacete, em vez de eletrodos implantados no cérebro, torna o sinal mais ruidoso. Entretanto, em termos de tradução de EEG, o estudo relatou um desempenho de ponta, superando os benchmarks anteriores.

“O modelo é mais hábil em coincidir com verbos do que com substantivos. No entanto, quando se trata de substantivos, observamos uma tendência para pares sinônimos em vez de traduções precisas, como ‘o homem’ em vez de ‘o autor’”, explicou Duan.

A precisão da tradução atual é de aproximadamente 40% no BLEU-1. Os pesquisadores esperam ver esse número melhorar para níveis comparáveis aos programas tradicionais de tradução de linguagem ou reconhecimento de fala, que estão mais próximos de 90%.

Esta pesquisa segue a tecnologia anterior de interface cérebro-computador desenvolvida pela UTS em parceria com as Forças Armadas Australianas, que utiliza ondas cerebrais para comandar um robô quadrúpede, como demonstrado neste vídeo das Forças Armadas Australianas.

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