Meta anunciou a próxima versão de seu sistema de IA para decodificar de forma não invasiva a atividade cerebral em texto. Chamado Brain2Qwerty v2, a empresa espera que seu método mais recente ajude pessoas com lesões neurológicas ou doenças que prejudicam a fala.
A mais recente interface cérebro-computador (BCI) da Meta se baseia Brain2Qwerty v1 do ano passadoque inicialmente mostrou que gravações cerebrais não invasivas poderiam ser decodificadas em texto com uma precisão surpreendentemente alta no nível dos caracteres. Utilizou tanto a eletroencefalografia (EEG) quanto a magnetoencefalografia (MEG) – dois métodos não invasivos que medem os campos magnéticos e elétricos provocados pela atividade neuronal – embora só fosse capaz de decodificar caracteres individuais.
Agora, a empresa tem mostrou seu modelo v2que melhora quase todos os aspectos do sistema usando uma arquitetura ponta a ponta, grandes modelos de linguagem (LLMs), decodificação em tempo real e reconhecimento de padrões amplamente aprimorado.
Observação: As descobertas foram apresentadas em um artigo recenteque envolveu pesquisadores da Meta e de uma série de universidades e institutos, incluindo Université PSL (incl. École Normale Supérieure), University of Lille, Paris Cité University, Université Paris-Saclay, CNRS, Inria, CEA (NeuroSpin), Basque Centre on Cognition, Brain and Language (BCBL) e Hospital Foundation Adolphe de Rothschild.
De acordo com o artigo, o Brain2Qwerty v2 foi treinado em aproximadamente 22.000 frases de nove participantes voluntários, cada uma das quais foi gravada por 10 horas usando um dispositivo MEG enquanto digitava ativamente.
Meta diz que, em vez de confiar em pipelines feitos à mão para detectar eventos neurais, eles usaram aprendizado profundo de ponta a ponta para decodificar diretamente a partir de sinais cerebrais brutos – o que significa essencialmente que eles poderiam não apenas decodificar letras únicas como na v1, mas também palavras e frases completas.
Embora a v2 represente um salto bastante significativo, ela ainda não se aproximou de 100% de precisão:
“O Brain2Qwerty v2 recupera frases de forma coerente a partir de entradas neurais ruidosas, alcançando uma taxa de precisão de palavras de 61%, melhorando significativamente a precisão de 8% de palavras de outros métodos não invasivos”, diz Meta.
Meta afirma que seu participante de melhor desempenho alcançou 78% de precisão de palavras, onde “mais da metade de todas as frases são decodificadas com erro de uma palavra ou menos”, diz a empresa.
“Também descobrimos que a precisão da decodificação melhora log-linearmente com o volume de dados, sugerindo que a lacuna de desempenho restante com abordagens cirúrgicas poderia ser ainda mais reduzida apenas através do escalonamento de dados.”
O objetivo de longo prazo do projeto é desenvolver tecnologias de comunicação para pessoas com lesões neurológicas ou doenças que prejudicam a fala, nomeadamente sem necessidade de cirurgia invasiva, como a startup Neuralink BCI de Elon Musk, que expandiu os ensaios clínicos em humanos no início deste ano.
Pesquisadores destacam em Natureza que, embora os métodos invasivos sejam mais eficientes na conversão de pensamento em texto, eles expõem os pacientes a “riscos não negligenciáveis de hemorragia cerebral e infecção”. Desafios muito reais na manutenção da função do implante cortical durante longos períodos de tempo também são um risco, tornando os métodos invasivos menos escalonáveis em geral.
Dito isto, ainda há um longo caminho a percorrer antes de vermos algo que se aproxime dos dispositivos MEG de consumo. Muitos dos dispositivos MEG clássicos de hoje ainda são níveis massivos de “capacete em um quarto de hospital”, embora existam dispositivos menores agora que podem operar em temperatura ambiente, como Magnetômetros com bomba óptica (OPMs) da Cerca.
O principal limitador que impede o MEG de uma eventual adoção pelo consumidor é a interferência magnética de fundo, que exige que mesmo esses sistemas muito menores funcionem em um ambiente protegido magneticamente; os campos magnéticos gerados pelo cérebro são muito mais fracos do que o campo magnético da Terra e a série de tecnologias cotidianas, como smartphones, Wi-Fi e linhas de energia, que são todas milhões muitas vezes mais forte.
Seja qual for o caso, é animador ver que os pacientes que não pode qualificar-se para BCI invasiva poderá obter um aumento significativo na qualidade de vida algum dia, esperançosamente em breve.
