Neuralink se destacou com o primeiro chip cerebral em humanos, mas pesquisas mostram que há outras formas de conectar o cérebro a máquinas
Elon Musk tomou as manchetes quando sua empresa Neuralink implantou o primeiro chip no cérebro humano. O objetivo é conectar a atividade cerebral a um computador, mas, apesar do feito impressionante, especialistas ainda têm dúvidas sobre a segurança da intervenção cirúrgica.
No Brasil, técnicas mais seguras e não invasivas já estudam como chegar ao mesmo objetivo de forma simples — o que, inclusive, pode auxiliar no diagnóstico de epilepsia, depressão e outras condições.
Interface cérebro-computador
Há formas de estabelecer uma ponte entre o cérebro e computadores de forma mais segura e sem recorrer a cirurgias, minimizando risco de danos cerebrais e custos do procedimento.PUBLICIDADEhttps://c160ec58e93b3d8896cbc944d9f0d8d0.safeframe.googlesyndication.com/safeframe/1-0-40/html/container.html
O professor do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da Universidade de São Paulo (USP) João Luís Garcia Rosa é um dos pesquisadores que se debruça sobre o tema nos últimos 12 anos. Segundo o Jornal da USP, Garcia pesquisa interfaces cérebro-computador a partir de técnicas como a eletroencefalografia, que mede a atividade cerebral em diferentes pontos da cabeça usando eletrodos conectados ao couro cabeludo.
A intenção é ler a atividade cerebral e, com computadores e modelos computacionais, interpretá-la. A partir disso, uma informação pode se tornar uma ação no mundo real, como o movimento de um membro do corpo. O funcionamento é o mesmo que o chip da Neuralink, só que sem os riscos associados à intervenção cirúrgica.PUBLICIDADE
Diagnóstico de epilepsia, depressão e outras doenças
Um dos estudos no qual Garcia Rosa participou explica como a epilepsia é diagnosticada através das variações na atividade cerebral. O problema é que essa análise está sujeita à interpretação humana, o que pode acarretar erros.
É nesse ponto que entra a computação. Em um artigo de 2023, os pesquisadores apresentaram uma ferramenta que usa aprendizado de máquina para classificar as principais características presentes nos eletroencefalogramas de pacientes com epilepsia. A precisão é de entre 87,2% e 90,99% em identificar a condição.
Com o avanço da técnica, será possível construir modelos e dispositivos que permitam o cérebro se comunicar diretamente com um computador sem a necessidade de nenhum movimento.
A mesma abordagem pode ajudar a identificar outras doenças que alteram a atividade cerebral, como a depressão.
Desafios do cérebro-computador – e soluções
- Segundo Garcia Rosa, uma dos principais desafios da área é construir modelos computacionais que reproduzam as características e dinâmicas dos neurônios do cérebro;
- No entanto, técnicas de processamento de sinais, IA e aprendizado de máquina já têm melhorado esses modelos;
- Nisso, ele destaca a importância do compartilhamento de conhecimento no setor. Por exemplo, o estudo clínico da Neuralink não divulgou nenhum tipo de pesquisa científica no qual se embasa, um dos motivos da desconfiança por parte da comunidade acadêmica.
Por Vitoria Lopes Gomez, editado por Gabriel Sérvio
