Capacete de IA Desvenda Pensamentos de Forma Leve e Móvel Pesquisadores da UTS atingiram uma proeza incrível ao criar uma tecnologia inovadora de inteligência artificial (IA) que desvenda pensamentos de maneira não invasiva e, ao mesmo tempo, é completamente portátil. Este capacete revolucionário traduz pensamentos silenciosos em texto, abrindo novos horizontes para uma comunicação mais intuitiva.
Além de prometer auxílio na comunicação para aqueles que enfrentam desafios vocais devido a condições médicas como acidente vascular cerebral ou paralisia, a tecnologia também amplia as possibilidades de interação perfeita entre humanos e máquinas. Seja na operação de braços biônicos ou no controle de robôs, as aplicações são diversas e emocionantes.
A pesquisa recebeu destaque como um artigo principal na renomada conferência NeurIPS, que destaca os avanços em inteligência artificial e aprendizado de máquina. O estudo foi liderado pelo Professor Chin-Teng Lin, diretor do GrapheneX-UTS Human-centric Artificial Intelligence Centre, em colaboração com Yiqun Duan e Jinzhou Zhou, da Faculdade de Engenharia e TI da UTS.
O funcionamento do capacete é fascinante. Os participantes do estudo simplesmente liam trechos de texto enquanto usavam o dispositivo, que registrava a atividade cerebral por meio de eletroencefalograma (EEG). O DeWave, um modelo de IA desenvolvido pelos pesquisadores, então traduzia os sinais de EEG em palavras e frases, aprendendo com extensos conjuntos de dados.
Diferentemente de abordagens anteriores que necessitavam de procedimentos invasivos, como cirurgias ou ressonância magnética, esta tecnologia é não invasiva e pode ser facilmente transportada, dispensando até mesmo o rastreamento ocular.
A pesquisa envolveu 29 participantes, proporcionando uma base robusta para o estudo, ao contrário de testes anteriores realizados com apenas uma ou duas pessoas. O vídeo demonstrativo oferece uma visão clara dessa incrível inovação.
Este trabalho representa um avanço pioneiro na tradução direta de ondas cerebrais em linguagem, marcando uma mudança significativa no campo. O estudo introduz uma abordagem inovadora na decodificação neural ao incorporar técnicas de codificação discreta no processo de transformar pensamentos em texto.
O Professor Chin-Teng Lin ressalta que, embora a utilização de sinais de EEG obtidos por meio de um capacete possa tornar o sinal mais ruidoso, o estudo atingiu um desempenho excepcional na tradução de EEG. A precisão atual está em torno de 40% no BLEU-1, mas os pesquisadores almejam melhorar esse número para níveis comparáveis a programas tradicionais de tradução de linguagem ou reconhecimento de fala, que alcançam aproximadamente 90%.
Essa pesquisa segue os passos de tecnologias anteriores de interface cérebro-computador desenvolvidas pela UTS em parceria com as Forças Armadas Australianas, que já utilizavam ondas cerebrais para comandar um robô quadrúpede.
