Imagem de ilustração Pixabay
Cientistas da Universidade Radboud, nos Países Baixos, desenvolveram uma IA capaz de recriar imagens vistas por pessoas ao analisar sua atividade cerebral. Os resultados de sua pesquisa, pré-publicados no bioRxiv, revelam uma precisão notável na reconstrução das imagens mentais. Este resultado baseia-se em dados obtidos a partir de dois estudos distintos.
No primeiro estudo, voluntários foram submetidos à imagem por ressonância magnética funcional (IRMf) enquanto observavam fotografias. O segundo estudo envolveu um macaco cuja atividade cerebral foi registrada com uso de eletrodos implantados enquanto ele observava imagens geradas por IA. Os dados dessas experiências foram utilizados para treinar a IA a reconstruir as imagens originais.
A IA utilizada integra mecanismos de atenção preditiva (PAM) que permitem direcionar os sinais cerebrais mais relevantes. Ao processar esses sinais com uma rede generativa adversarial, a IA consegue criar imagens visualmente próximas das originais. Os melhores resultados foram obtidos com as imagens vistas pelo macaco, cuja atividade cerebral, registrada diretamente pelos eletrodos, é mais precisa do que os dados IRMf, frequentemente perturbados por ruído.
Umut Güçlü, um dos principais pesquisadores, destaca que essas reconstruções são as mais precisas já realizadas. Ele explica que a IA, ao interpretar os sinais cerebrais, aprende a focar sua atenção nos aspectos essenciais para reconstruir as imagens vistas. A capacidade de recriar fielmente o que um indivíduo percebe pode abrir caminho para implantes cerebrais mais avançados, possibilitando restaurar a visão de maneira mais natural.
Resultados da reconstrução.
O bloco superior mostra dez exemplos tirados do conjunto de dados B2G (estímulos gerados por GAN), e o bloco inferior dez exemplos do conjunto de dados GOD (estímulos naturais). As primeiras linhas apresentam os estímulos originais, as linhas do meio as reconstruções pelo modelo PAM (P), e as últimas linhas as reconstruções pelo decodificador linear (L).
As aplicações potenciais dessa tecnologia são vastas. Além da restauração da visão, esse avanço pode transformar a comunicação para pessoas com deficiências visuais e melhorar as interfaces neurais. De acordo com os pesquisadores, os rápidos progressos no campo da modelagem generativa podem ainda aprimorar a precisão das reconstruções visuais num futuro próximo.