Nova interface cérebro-computador decodifica 62 palavras por minuto

Cientistas da Universidade de Stanford, nos Estados Unidos, desenvolveram uma nova interface cérebro-computador (BCI) que consegue decodificar com precisão a fala de um ser humano com uma velocidade impressionante de até 62 palavras por minuto.

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Segundo os pesquisadores responsáveis pelo projeto, essa capacidade de decodificação é 3,4 vezes maior do que o recorde anterior, possibilitando a criação de um sistema de conversão de fala em tempo real, em um ritmo parecido com uma conversa humana natural.

“Nós descobrimos que só precisávamos analisar a atividade cerebral em uma região relativamente pequena do córtex para convertê-la em uma fala coerente, utilizando apenas um algoritmo de aprendizado de máquina como base”, explica o professor Francis Willett, autor principal do estudo.

Interface cérebro-computador

O principal objetivo dos cientistas era criar um dispositivo que pudesse devolver a voz a pessoas que perderam a capacidade de falar naturalmente devido a doenças como esclerose lateral amiotrófica (ELA) e paralisia cerebral ou sofreram algum tipo de acidente.

Utilizando um decodificador de rede neural recorrente com a capacidade de prever textos em tempo real, os pesquisadores transformaram sinais cerebrais em palavras em um ritmo surpreendentemente rápido, dando ao paciente a capacidade de se comunicar novamente.

“Nós demonstramos um BCI de fala que pode decodificar frases irrestritas de um grande vocabulário a uma velocidade de 62 palavras por minuto, excedendo em muito as taxas de comunicação que usam tecnologias alternativas como o rastreamento do movimento dos olhos”, acrescenta Willett.

No mundo real

Durante os testes realizados em laboratório, os pesquisadores registraram a atividade neural em duas pequenas áreas do cérebro de um paciente com esclerose lateral amiotrófica que conseguia mover a boca, mas tinha muita dificuldade para formar palavras.

Eles descobriram que a análise desses movimentos orofaciais, associada à atividade neural, era forte o suficiente para apoiar uma interface cérebro-computador de fala, apesar da paralisia facial e da cobertura estreita da superfície do córtex.

“Nossa demonstração é uma prova de conceito de que decodificar tentativas de movimentos de fala de gravações intracorticais é uma abordagem promissora, mas ainda é preciso melhorar a taxa de erro do sistema — de aproximadamente 20% —, sondando outras áreas do cérebro, além de otimizar nosso algoritmo”, encerra Willett.

Fonte: BioRxiv