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Implante cerebral lê mentes e garante proteção com senha para segurança

Novo dispositivo de interface cérebro-computador decodifica fala interna com 74% de precisão e protege a privacidade do usuário

Imagem de uma ressonância magnética do cérebro (colorida artificialmente). (Foto: K H Fung/Science Photo Library)
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  • Um novo dispositivo de interface cérebro-computador (BCI) decodifica a fala interna com 74% de precisão.
  • O sistema exige que o usuário pense em uma palavra-chave para proteger a privacidade e evitar a tradução de pensamentos não intencionais.
  • A pesquisa foi publicada na revista Cell em 14 de agosto.
  • A equipe analisou sinais cerebrais de quatro participantes com dificuldades de fala, utilizando microeletrodos para coletar dados do córtex motor.
  • Modelos de inteligência artificial foram treinados para reconhecer fonemas a partir das gravações neurais, alcançando uma taxa de precisão comparável a dispositivos anteriores.

Um novo dispositivo de interface cérebro-computador (BCI) foi desenvolvido para decodificar a fala interna com 74% de precisão. O sistema, que requer que o usuário pense em uma palavra-chave, visa proteger a privacidade e evitar a tradução de pensamentos não intencionais. A pesquisa foi publicada na revista *Cell* em 14 de agosto.

O BCI, que traduz sinais cerebrais em texto ou áudio, representa um avanço significativo na tecnologia de comunicação para pessoas com dificuldades de fala. Sarah Wandelt, engenheira neural do Feinstein Institutes for Medical Research, destacou que a abordagem do uso de uma palavra-chave é uma “forma direta de proteger a privacidade do usuário”, essencial para a aplicação prática da tecnologia.

A equipe de pesquisa, liderada por Erin Kunz, analisou sinais cerebrais de quatro participantes com dificuldades de fala, sendo um deles afetado por um acidente vascular cerebral e os outros por doenças neurodegenerativas. Os pesquisadores utilizaram microeletrodos para coletar dados do córtex motor, responsável pelos movimentos voluntários. Os sinais de fala interna e tentativas de fala foram encontrados na mesma região cerebral, mas com intensidade diferente.

Após a coleta, modelos de inteligência artificial foram treinados para reconhecer fonemas a partir das gravações neurais. O dispositivo conseguiu interpretar 74% das frases imaginadas por dois participantes, que foram instruídos a pensar em frases específicas. Essa taxa de precisão é comparável a dispositivos anteriores que decodificavam tentativas de fala.

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