Um chip cerebral conectado a softwares de inteligência artificial (IA) está ajudando uma paciente com esclerose lateral amiotrófica (ELA) a se comunicar por meio da fala de maneira mais natural e eficiente. Em artigo publicado na revista científica estadunidense Nature na última quarta-feira (23), pesquisadores da Universidade de Stanford apresentam os primeiros resultados do experimento com Pat Bennett. A mulher, de 68 anos, foi diagnosticada com a doença em 2012 e se tornou não verbal porque não consegue mais controlar os músculos relacionados à fala.
Diferente da maioria dos pacientes com ELA, que costumam ser afetados pela doença primeiro nos membros mais periféricos, como braços e pernas, Pat teve atividades relacionadas ao cérebro prejudicadas. Ela consegue se vestir, andar sozinha e digitar, ainda que com dificuldade, mas, apesar de conseguir movimentar seu rosto e vocalizar sons, seu discurso vocal se tornou inteligível.
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No começo do estudo, em 2022, cientistas do Laboratório Translacional de Próteses Neurais da Universidade de Stanford inseriram uma interface cérebro-computador de dois pequenos implantes com cerca de 120 eletrodos no córtex da paciente, para monitoramento da atividade neural. Durante quatro meses, os pesquisadores treinaram um algoritmo baseado em IA para reconhecer a atividade eletrônica do cérebro de Pat, distinguir as palavras que ela tentava pronunciar e enunciá-las numa tela. Então, combinaram o algoritmo com um modelo de linguagem de autocorreção capaz de prever palavras com base no contexto.
Por meio da interface cérebro-computador já é possível controlar braços robóticos e realizar outras atividades com base em comandos cerebrais. Com os quatro meses de registro das atividades neurais da paciente, o software tornou-se capaz de reconhecer sinais neurais distintos, associados com movimentos dos lábios, maxilar e língua, e assim diferenciar cada fonema do inglês. Com o dispositivo, Pat consegue expressar 62 palavras por minuto, mais do que o triplo alcançado pelas interfaces desenvolvidas no passado. A taxa de erros é de 23,8% do tempo num vocabulário de 125 mil palavras.
Durante o experimento, Pat repetiu cerca de 260 a 480 palavras por sessão de treinamento, o que fez com que o sistema reconhecesse os padrões de sua atividade cerebral com o tempo. De acordo com o neurocirurgião e pesquisador Jaimie Henderson, que realizou o implante do chip cerebral na paciente, ela está progredindo para alcançar a média de 160 palavras pronunciadas por minuto em uma conversação natural na língua inglesa.
O equipamento tem licença apenas para atividades de pesquisa e ainda não tem previsão de ser comercializado.
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