Pequeno Chip Cerebral Converte Pensamentos em Texto com 91% de Precisão

Pesquisadores da EPFL anunciaram ontem que desenvolveram uma nova interface cérebro-máquina (BMI) que pode traduzir a atividade cerebral em texto usando um sistema compacto e eficiente em termos de energia. anunciaram

Este dispositivo, chamado Interface Cérebro-Máquina Miniaturizada (MiBMI), é projetado para ajudar indivíduos com graves deficiências motoras, como aqueles com esclerose lateral amiotrófica (ALS) ou lesões na medula espinhal, a se comunicarem pensando em escrever.

Esses chips decodificam os movimentos da mão pretendidos pelo cérebro em texto correspondente, alcançando uma taxa de precisão de 91% para 31 caracteres diferentes – uma conquista inigualável por qualquer outro sistema integrado, de acordo com o comunicado de imprensa da EPFL.

O MiBMI representa uma melhoria significativa em relação aos sistemas BMI existentes, que costumam ser volumosos e consomem muita energia. A tecnologia, que foi publicada na última edição do IEEE Journal of Solid-State Circuits, processa sinais neurais em tempo real usando minúsculos chips de silício.

A autora principal, Mohammed Ali Shaeri, explica que, embora o chip ainda não tenha sido integrado a uma BMI totalmente operacional, ele processou com sucesso os dados de gravações ao vivo anteriores.

O comunicado de imprensa da EPFL explica que, ao contrário das BMIs atuais, que exigem que os dados de eletrodos cerebrais implantados sejam enviados para um computador externo para decodificação, o MiBMI integra tanto a gravação de dados quanto o processamento em tempo real nos mesmos chips.

O New Atlas observa que isso difere do Neuralink, que usa 64 eletrodos implantados no cérebro e realiza o processamento de dados por meio de um dispositivo externo via aplicativo. Além disso, o MiBMI é extremamente pequeno, com uma área total de apenas 8 mm². Em comparação, o Neuralink é significativamente maior, medindo aproximadamente 23 x 8 mm.

Conforme relatado pelo comunicado de imprensa da EPFL, para ser capaz de processar a enorme quantidade de informações captadas pelos eletrodos no BMI miniaturizado, os pesquisadores tiveram que adotar uma nova abordagem para a análise de dados.

Descobriram que a atividade cerebral para cada letra, quando o paciente imagina escrevê-la à mão, contém marcadores muito específicos, que os pesquisadores denominaram Códigos Neurais Distintivos (DNCs).

Em vez de processar milhares de bytes de dados para cada letra, o microchip só precisa processar os DNCs, que são cerca de uma centena de bytes. Isso torna o sistema rápido e com baixo consumo de energia.

Isso representa um avanço significativo na miniaturização, combinando expertise em circuitos integrados, engenharia neural e inteligência artificial. À medida que as startups de neurotecnologia se concentram cada vez mais na integração e miniaturização, o MiBMI da EPFL destaca-se como um desenvolvimento promissor.

O autor principal, Mohammed Ali Shaeri, observa: “Nosso objetivo é desenvolver um BMI versátil que possa ser adaptado a várias doenças neurológicas, proporcionando uma gama mais ampla de soluções para os pacientes”, como relatado no comunicado à imprensa da EPFL.