Meta desenvolve IA que converte pensamentos em texto sem implantes

A Meta anunciou o desenvolvimento do Brain2Qwerty v2, um sistema de inteligência artificial capaz de converter a atividade cerebral em texto sem a necessidade de implantes ou procedimentos cirúrgicos. A tecnologia utiliza um equipamento externo de magnetoencefalografia (MEG) para registrar sinais neurais e promete ampliar as possibilidades de comunicação, especialmente para pessoas que perderam a capacidade de falar.

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Diferentemente de iniciativas como a Neuralink, que dependem da implantação de chips no cérebro, o projeto da empresa de Mark Zuckerberg aposta em uma abordagem totalmente não invasiva. O sistema utiliza um capacete equipado com sensores de MEG, cuja aparência lembra um grande secador de cabelo de salão, capaz de detectar os campos magnéticos gerados naturalmente pela atividade dos neurônios.

No processamento das informações, o Brain2Qwerty v2 analisa continuamente os sinais cerebrais e os transforma em texto. A arquitetura da IA reúne três módulos hierárquicos que trabalham em conjunto para identificar letras, formar palavras e, por fim, construir frases completas. O sistema também emprega modelos de linguagem semelhantes aos mecanismos de autocorreção presentes em smartphones, utilizando o contexto gramatical e semântico para interpretar sinais considerados incompletos ou ambíguos.

Para desenvolver o modelo, a Meta treinou a inteligência artificial com cerca de 22 mil frases produzidas por nove voluntários saudáveis. Cada participante passou aproximadamente dez horas utilizando o equipamento de MEG enquanto digitava, permitindo que a IA aprendesse a relacionar padrões cerebrais ao conteúdo escrito.

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Segundo a empresa, a principal diferença em relação à primeira versão do Brain2Qwerty está no método de aprendizado. Enquanto o sistema anterior dependia de regras programadas manualmente para identificar eventos neurais ligados ao ato de digitar, a nova versão utiliza aprendizado profundo de ponta a ponta. Dessa forma, a IA analisa diretamente os sinais cerebrais brutos e identifica sozinha os padrões relacionados à linguagem.

Nos testes apresentados pela Meta, o Brain2Qwerty v2 alcançou uma precisão média de 61% por palavra, desempenho significativamente superior aos cerca de 8% obtidos por outros métodos não invasivos. No participante com melhor resultado, a taxa de acerto chegou a 78%.

A empresa afirma que o objetivo inicial da tecnologia é auxiliar pacientes que perderam a capacidade de comunicação em decorrência de acidentes vasculares cerebrais (AVCs), paralisias ou outras lesões neurológicas. A possibilidade de converter pensamentos diretamente em texto pode representar uma alternativa para restaurar a comunicação dessas pessoas sem recorrer a implantes cerebrais.

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Ao mesmo tempo, a evolução desse tipo de interface cérebro-computador levanta discussões sobre aplicações futuras além da medicina. Caso dispositivos semelhantes se tornem compactos e acessíveis, eles poderão ser utilizados para controlar computadores, ambientes inteligentes ou avatares em experiências virtuais apenas por meio da atividade cerebral.

Apesar dos avanços, a tecnologia ainda enfrenta limitações importantes. Os atuais equipamentos de magnetoencefalografia são grandes, caros e restritos a laboratórios e centros de pesquisa, o que inviabiliza seu uso cotidiano no estágio atual.

Mesmo assim, pesquisadores da Meta afirmam que os resultados seguem uma tendência de evolução contínua: quanto maior o volume de dados utilizado no treinamento da inteligência artificial, melhor tende a ser seu desempenho, sem que tenha sido observado, até o momento, um limite para essa melhora.

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Enquanto isso, outras empresas do Vale do Silício também trabalham em dispositivos não invasivos com objetivos semelhantes, sinalizando que as interfaces capazes de interpretar sinais cerebrais devem continuar avançando nos próximos anos.