Um chip cerebral conseguiu decodificar os pensamentos de voluntários que participaram de uma pesquisa, com precisão de até 74%. A tecnologia foi revelada em um estudo publicado na quinta-feira (14/8) na revista científica Cell e, segundo especialistas, representa um avanço técnico importante para interfaces cérebro-computador que traduzem a fala imaginada.

O sistema era capaz de ler a mente dos voluntários, decodificando até as conversas interiores e sabendo distinguir quando o usuário pensava com vontade de falar, iniciando a tradução pública do pensamento.

O sistema só iniciava a tradução quando o participante pensava em uma palavra-chave específica, uma senha que permite aos voluntários manter a privacidade em usos cotidianos.

A tecnologia foi desenvolvida para ajudar a restaurar a comunicação de pessoas com paralisia ou limitações motoras graves. Diferente de modelos anteriores, não exige que o usuário tente falar em voz alta, processo considerado cansativo e menos eficiente, para fazer as traduções.

Como o chip lê a mente?

O modelo foi desenvolvido por pesquisadores da Universidade Stanford, nos Estados Unidos. Eles analisaram sinais cerebrais de quatro participantes, três com doença do neurônio motor e um com sequelas de derrame. Microeletrodos foram implantados no córtex motor, área ligada aos movimentos voluntários.

Os voluntários receberam instruções para tentar falar ou apenas imaginar a pronúncia de palavras e frases. As gravações mostraram que fala tentada e fala interna ativam regiões semelhantes do cérebro, mas a que era apenas imaginada gerava sinais de menor intensidade.

Com esses dados, modelos de inteligência artificial foram treinados para identificar fonemas e formar frases em tempo real, usando um vocabulário de 125 mil palavras. A precisão para sentenças imaginadas igualou a de sistemas voltados à fala tentada.

Privacidade como prioridade

Os testes revelaram, porém, que, sem controle, a interface pode decodificar pensamentos que o usuário não pretende compartilhar. A inserção da senha como obrigatória para iniciar a tradução reduziu a possibilidade de acesso involuntário à fala interna.

“Havia o risco de que essas interfaces de fala interna pudessem decodificar acidentalmente frases que os usuários nunca pretenderam pronunciar, por isso desenvolvemos essas travas que funcionaram bem”, conclui a engenheira neural Erin Kunz, coautora do estudo.

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