Pesquisadores do GrapheneX-UTS Human-centric Artificial Intelligence Centre, da University of Technology Sydney (UTS), surpreenderam o mundo ao apresentar um sistema inovador, portátil e não invasivo capaz de converter pensamentos em texto sem a necessidade de implantes cerebrais.

Este feito revolucionário não só abre novas perspectivas de comunicação para aqueles incapazes de falar devido a condições médicas, como derrames ou paralisia, mas também sinaliza um avanço notável na interação entre humanos e máquinas.

O estudo, liderado pelo renomado professor CT Lin, diretor do GrapheneX-UTS HAI Centre, em conjunto com Yiqun Duan e Jinzhou Zhou da Faculdade de Engenharia e TI da UTS, foi destacado como um artigo de destaque na conferência NeurIPS.

Essa conferência anual reúne pesquisadores líderes mundiais em inteligência artificial e aprendizado de máquina e serve como palco para divulgação de descobertas inovadoras.

A abordagem única do estudo envolveu participantes lendo silenciosamente enquanto usavam um boné equipado com eletroencefalograma (EEG) para registrar a atividade elétrica do cérebro.

O modelo de inteligência artificial DeWave, desenvolvido pelos pesquisadores, foi crucial na tradução dos padrões de ondas cerebrais em palavras e frases compreensíveis.

O vídeo demonstrativo a seguir, proporciona uma visão fascinante do funcionamento dessa tecnologia inovadora.

Ao contrário de métodos anteriores que demandavam cirurgias invasivas ou o uso de máquinas de ressonância magnética, o sistema desenvolvido pela UTS é portátil, não invasivo e oferece uma solução prática para a tradução de sinais cerebrais em linguagem.

Essa característica, evidenciada no vídeo demonstrativo, ilustra a viabilidade da tecnologia para uso cotidiano, eliminando as barreiras associadas a abordagens anteriores.

A pesquisa, conduzida com a participação de 29 indivíduos, destaca a robustez e adaptabilidade da tecnologia, superando as limitações de estudos anteriores que envolviam apenas um ou dois participantes.

Coletar dados através de um boné, em vez de eletrodos implantados no cérebro, pode gerar sinais mais ruidosos, mas os resultados de tradução de EEG relatados demonstram um desempenho de última geração.

Embora o modelo desenvolvido pelos pesquisadores mostre uma maior habilidade na correspondência de verbos em comparação com substantivos, a equipe reconhece desafios semânticos.

Yiqun Duan explicou que a similaridade entre padrões de ondas cerebrais ao processar palavras semanticamente semelhantes pode resultar em pares sinônimos em vez de traduções precisas. Apesar desses desafios, o modelo produz resultados significativos na formação de estruturas de frases e alinhamento de palavras-chave.

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Quanto à precisão da tradução, a pontuação BLEU-1 atual situa-se em torno de 40%, mas os pesquisadores estão otimistas de que este número evoluirá para níveis comparáveis a programas tradicionais de tradução de idiomas ou reconhecimento de fala, que geralmente atingem cerca de 90%.

Este avanço emocionante continua a tradição da UTS na vanguarda da interface cérebro-computador, como evidenciado no vídeo demonstrativo abaixo, que destaca aplicações que vão desde comandar robôs quadrúpedes até a comunicação textual.

Além de representar um salto significativo na neurociência e na inteligência artificial, essa pesquisa promete melhorar a qualidade de vida daqueles cuja comunicação é limitada por condições médicas.