CIÊNCIA & TECNOLOGIA
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Modelo australiano de IA transforma as ondas cerebrais em palavras através de um boné
O modelo pioneiro não só ajudará os doentes com problemas de cognição, como também poderá revolucionar a forma como os seres humanos interagem com os computadores.
Modelo australiano de IA transforma as ondas cerebrais em palavras através de um boné
/ Getty Images

Investigadores australianos desenvolveram um modelo de inteligência artificial (IA) capaz de decifrar palavras e frases a partir de ondas cerebrais detectadas por um boné vestível, abrindo uma nova fronteira na ciência médica.

Este modelo não só ajudará os pacientes com problemas cognitivos, como também poderá revolucionar a forma como os humanos interagem com os computadores, informou na segunda-feira a Australian Broadcasting Corporation.

O modelo pioneiro de IA, desenvolvido pelo especialista Daniel Leong, pelo estudante de doutoramento Charles Zhou e pelo seu supervisor Chin-Teng Lin no Centro de Inteligência Artificial GrapheneX-Human-centric da Universidade de Tecnologia de Sydney, utilizou a aprendizagem profunda para traduzir os sinais cerebrais do eletroencefalograma (EEG) em palavras específicas.

Lin observou que o modelo de IA nesta fase aprendeu com uma coleção limitada de palavras e frases para facilitar a deteção de palavras individuais.

Meta de precisão de 90%

Os investigadores estão a recrutar mais pessoas para lerem os textos enquanto usam o capacete EEG para aperfeiçoar o modelo.

Também tencionam utilizá-lo para a comunicação entre duas pessoas.

De acordo com Mohit Shivdasani, especialista em bioelectrónica da Universidade de Nova Gales do Sul, os investigadores têm procurado padrões em sinais biológicos “há muito tempo”, mas agora a IA pode reconhecer padrões de ondas cerebrais que nunca foram identificados anteriormente.

A IA, especialmente quando utilizada em dispositivos implantáveis, pode personalizar rapidamente as ondas cerebrais de acordo com a forma como um indivíduo realiza uma tarefa, acrescentou.

Até agora, a equipa conseguiu uma precisão de cerca de 75% na conversão de pensamentos em texto, mas pretende atingir 90% de perfeição.

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