Saúde

Próxima fronteira do Facebook: interfaces cérebro-computador


A equipe de desenvolvimento técnico do Facebook está atualmente trabalhando em uma maneira de os usuários digitarem com suas mentes, sem a necessidade de um implante invasivo. Atualizar seu status apenas com pensamentos pode um dia se tornar realidade.

A equipe de 60 membros da empresa de mídia social espera alcançar esse feito milagroso usando imagens ópticas que varrem o cérebro centenas de vezes por segundo, detectando nossos diálogos internos silenciosos e convertendo-os em texto em uma tela.

Eles esperam que, eventualmente, a tecnologia permita aos usuários digitar 100 palavras por minuto – cinco vezes mais rápido do que digitar em um telefone.

Se essa inovação acontecer, será fascinante para os seguidores do Facebook. No entanto, haverá ramificações mais profundas e mais profundas para pessoas que não têm pleno uso de seus membros.

As interfaces cérebro-computador (BCIs) que permitem aos usuários digitar com suas mentes já estão disponíveis, mas são lentas ou exigem a implantação de um sensor no cérebro. Esse procedimento é caro, arriscado e provavelmente não será adotado pela população em geral.

Se a chamada digitação cerebral pudesse ser aperfeiçoada sem a necessidade de implantes intrusivos, seria uma verdadeira mudança no jogo com uma série de aplicações.

Os primeiros passos para o desenvolvimento de um BCI vieram com a descoberta de Hans Berger de que o cérebro era eletricamente ativo. Cada vez que uma célula nervosa envia uma mensagem, ela é acompanhada por um pequeno sinal elétrico que passa de neurônio em neurônio.

Esse sinal elétrico pode ser captado fora do crânio usando um eletroencefalograma (EEG). Berger foi a primeira pessoa a registrar a atividade cerebral humana usando um EEG, tendo conseguido esse feito quase um século atrás, em 1924.

O termo “interface cérebro-computador” foi cunhado na década de 1970, em trabalhos escritos por cientistas da Universidade da Califórnia-Los Angeles. A pesquisa foi liderada por Jacques Vidal, que agora é considerado o avô da BCI.

Esses sinais elétricos cerebrais observáveis ​​podem ser utilizados para transportar informações na comunicação homem-computador ou com o objetivo de controlar aparelhos externos, como dispositivos protéticos ou naves espaciais? ”

Jacques Vidal, “Em direção à comunicação direta cérebro-computador”, 1973

Obviamente, os estudos com animais foram o primeiro ponto de parada ao investigar os BCIs. Pesquisas no final dos anos 60 e início dos anos 70 provaram que os macacos poderiam aprender a controlar as taxas de disparo de neurônios isolados ou grupos de neurônios no córtex motor primário se recebessem uma recompensa. Da mesma forma, usando condicionamento operante, os cães poderiam ser treinados para controlar os ritmos em seu hipocampo.

Esses primeiros estudos mostraram que a produção elétrica do cérebro poderia ser medida e manipulada. Nas últimas duas décadas, houve um aumento de interesse nos BCIs. Ainda há um longo caminho a percorrer, mas houve sucessos notáveis.

Nos BCIs modernos, o creme da colheita experimental é um sistema recentemente desenvolvido pela Universidade de Stanford. Dois implantes do tamanho de aspirina, inseridos no cérebro de um indivíduo, traçam a atividade do córtex motor – uma região que controla os músculos. Os algoritmos interpretam essa atividade e a convertem em movimentos do cursor em uma tela.

Em um estudo recente, um participante conseguiu digitar 39 caracteres (cerca de oito palavras) por minuto. “Este estudo relata a maior velocidade e precisão, por um fator de três, sobre o que foi mostrado antes”, diz Krishna Shenoy, um dos autores seniores.

De um modo geral, os BCIs modernos são divididos em três grupos. Esses são:

  • BCIs invasivos: Os implantes são colocados diretamente no cérebro. O software é treinado para interpretar a atividade cerebral de um sujeito. Por exemplo, um cursor de computador pode ser controlado pelos pensamentos de um participante de “esquerda”, “direita”, “para cima” e “para baixo”. Com bastante prática, um usuário pode desenhar formas em uma tela, controlar uma televisão e abrir programas de computador.

  • BCIs semi-invasivos: Esse tipo de dispositivo é implantado no interior do crânio, mas não fica dentro da própria substância cinzenta. Embora menos invasivos que um BCI invasivo, os implantes deixados sob o crânio por longos períodos tendem a formar cicatrizes na substância cinzenta, o que, eventualmente, bloqueia os sinais e os torna inutilizáveis.

  • BCIs não invasivos: Eles funcionam com o mesmo princípio, mas não envolvem implante cirúrgico e, portanto, receberam mais pesquisas.

Dos BCIs não invasivos, o tipo mais comum são os BCIs baseados em EEG. Eles lêem a atividade elétrica do cérebro de fora do corpo. No entanto, como o crânio espalha os sinais elétricos substancialmente, torná-los precisos é um verdadeiro desafio. Adicionado a esse problema, eles geralmente fazem uma boa quantidade de calibração antes de cada uso. Dito isto, houve alguns passos significativos adiante nos últimos anos.

Por exemplo, alguns pesquisadores recentemente investigaram BCIs não invasivos como uma maneira de ajudar indivíduos com esclerose lateral amiotrófica e derrame cerebral. Esses pacientes podem ficar “presos”, o que significa que perdem o uso de todos os músculos voluntários e, como tal, não têm como se comunicar, apesar de serem cognitivamente “normais”.

Seus estudos os levaram a concluir que “o uso de BCI pode ser benéfico para aqueles com síndrome de aprisionamento”.

A tecnologia BCI é baseada na detecção de atividade elétrica que emana do cérebro e depois na conversão em ação externa. No entanto, através da cacofonia do ruído neural, quais sinais devem ser prestados atenção?

Existem vários tipos de sinais que os BCIs não invasivos usam, sendo o mais popular o potencial relacionado ao evento P300.

Um potencial relacionado ao evento é uma resposta mensurável do cérebro a um estímulo específico – especificamente, o P300 é produzido durante a tomada de decisão e geralmente é extraído experimentalmente usando o chamado paradigma do oddball.

No paradigma excêntrico, os participantes são presenteados com uma série de símbolos, brilhando na frente dos olhos um por um.

Eles são solicitados a procurar um símbolo específico que ocorre apenas raramente dentro da seleção. Quando o símbolo do alvo é percebido pelo participante, ele dispara uma onda P300.

Em muitos testes, é possível distinguir o P300 de outros sinais elétricos; é mais fácil observar a emanação do lobo parietal, uma parte do cérebro responsável, em parte, pela integração de informações sensoriais.

Depois que um algoritmo é treinado para reconhecer o P300 de um indivíduo, ele pode, a partir de então, entender o que ele está procurando. Por exemplo, se o usuário estiver digitando uma palavra e desejar começar com a letra “a”, quando essa letra aparecer na tela, um P300 será gerado pelo cérebro, o software o reconhecerá e a letra “a ”É digitado na tela.

Comparado a outros métodos semelhantes, os P300s são relativamente rápidos, requerem pouco treinamento (horas e não dias) e são eficazes para a maioria dos usuários.

No entanto, ainda existem déficits. Como o sistema precisa captar a resposta de um usuário para caracteres individuais, ele precisa percorrer uma lista antes de encontrar o correto. Isso significa que há um limite para a velocidade de digitação.

Existem maneiras de minimizar essa espera, mas o tempo necessário ainda é maior do que os pesquisadores (e usuários) gostariam.

Para criar um sistema que possa digitar dezenas de palavras por minuto, será necessária uma nova etapa do processo – na verdade, será necessária uma abordagem totalmente nova, e é nisso que o Facebook está trabalhando.

Notícias médicas hoje conversou com o Dr. Michael M. Merzenich, diretor científico da Posit Science e co-inventor do implante coclear. Perguntamos como os pesquisadores do Facebook contornariam esse problema de velocidade, ao qual ele respondeu: “O Facebook discutiu o uso da tecnologia de imagem por infravermelho próximo (NIR)”. Com esta tecnologia, cada palavra será escolhida de uma só vez, em vez de ser escrita letra por letra.

Claro, isso vem com suas próprias dificuldades. Dr. Merzenich acrescentou:

“Embora seja muito fácil digitar ‘leão’ versus ‘tigre’ e seja claro, será um pouco mais difícil ter uma tecnologia de imagem cerebral não invasiva detectar pequenas diferenças na atividade cerebral que podem corresponder a pequenas diferenças em uma categoria como essa . ”

“Pensar na palavra ‘leão’ e na palavra ‘tigre’ ativa redes extremamente semelhantes e sobrepostas de atividade cerebral para a maioria das pessoas.”

Claramente ainda há muito trabalho a ser feito, mas o Dr. Merzenich está confiante de que será alcançado eventualmente. Ele adicionou:

“A melhor esperança é usar a IA moderna [artificial intelligence] técnicas – técnicas de aprendizado profundo – que gradualmente aprenderão a identificar os padrões de atividade cerebral de uma pessoa como significando coisas específicas. ”

“Dessa forma, acho que é provável que as pessoas treinem individualmente seus sistemas de leitura cerebral, e esses sistemas serão sintonizados individualmente e não serão transferidos imediatamente para outra pessoa. De fato, as pessoas que usam esses sistemas provavelmente treinam seus próprios cérebros para produzir de maneira ideal sinais legíveis para esses sistemas. Dessa maneira, esses sistemas representam outra aplicação da plasticidade cerebral – a capacidade do cérebro de se mudar através do treinamento. ”

Tudo isso pode estar muito longe, mas o Facebook está comprometido; eles estão combinando seu poder de pesquisa com várias universidades nos Estados Unidos. O futuro parece brilhante para os BCIs e, se eles atingirem 100 palavras por minuto, será um grande salto para milhões de pessoas que não conseguem se comunicar com facilidade.



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