Quase duas décadas depois de ter sofrido um acidente vascular cerebral (AVC) aos 30 anos, que a deixou incapaz de falar, uma mulher nos EUA recuperou a capacidade de transformar os seus pensamentos em palavras em tempo real graças a um novo processo de interface cérebro-computador (BCI).
Ao analisar a sua atividade cerebral em incrementos de 80 milissegundos e traduzi-la numa versão sintetizada da sua voz, o método inovador dos investigadores dos EUA dissipou um atraso frustrante que afetava versões anteriores da tecnologia, apontou um estudo publicado na revista científica ‘Nature Neuroscience’.
A capacidade do nosso corpo de comunicar os sons tal como os pensamos é uma função que muitas vezes é subestimada. Em raros momentos, quando forçados a fazer uma pausa para um tradutor ou se ouve a fala através de um altifalante, é que se aprecia a velocidade da própria anatomia. No entanto, para os indivíduos cuja capacidade de moldar o som foi cortada dos centros de fala do cérebro – seja por condições como a esclerose lateral amiotrófica ou lesões em partes críticas do sistema nervoso -, os implantes cerebrais e software especializado prometem uma nova oportunidade de vida.
Recentemente, cada um dos projetos de tradução de discurso do BCI registaram avanços monumentais com a meta de reduzir o tempo necessário para gerar discurso a partir de pensamentos. Na maioria dos métodos existentes, é exigido que seja considerado um pedaço completo de texto antes de o software poder decifrar o seu significado, o que pode prolongar significativamente os segundos entre o início da fala e a vocalização.
Isto não só é antinatural como também pode ser frustrante e desconfortável para quem utiliza o sistema. “Melhorar a latência da síntese da fala e a velocidade de descodificação é essencial para uma conversa dinâmica e uma comunicação fluente”, salientaram os cientistas da Universidade da Califórnia em Berkeley e São Francisco, autores do estudo.
Isto é “agravado pelo facto de a síntese de voz exigir tempo adicional para ser reproduzida e para que o utilizador e o ouvinte compreendam o áudio sintetizado”, apontou a equipa, liderada pelo engenheiro informático Kaylo Littlejohn, da Universidade da Califórnia, em Berkeley.
Além disso, na maioria dos métodos existentes depende-se do ‘falante’ para treinar a interface, realizando abertamente os movimentos de vocalização. Para os indivíduos que não têm prática ou que sempre tiveram dificuldade em falar, fornecer dados suficientes ao seu software de descodificação pode ser um desafio.
Para ultrapassar estes dois obstáculos, os investigadores treinaram uma rede neural flexível e de aprendizagem profunda na atividade do córtex sensório-motor da participante de 47 anos enquanto esta “falava” silenciosamente 100 frases únicas de um vocabulário de pouco mais de mil palavras. Littlejohn e colegas também utilizaram uma forma de comunicação assistida baseada em 50 frases, utilizando um conjunto mais pequeno de palavras.
Ao contrário dos métodos anteriores, este processo não envolvia a tentativa do participante de vocalizar, apenas de pensar nas frases que tinha na sua mente. A descodificação de ambos os métodos de comunicação pelo sistema foi significativa, com o número médio de palavras por minuto traduzidas a subirem para quase o dobro dos métodos anteriores.
É importante destacar que a utilização de um método preditivo que pudesse interpretar continuamente permitiu que o discurso do participante fluísse de uma forma muito mais natural, oito vezes mais rápida do que outros métodos. Executando o processo offline sem limitações de tempo, a equipa mostrou que a sua estratégia conseguia até interpretar sinais neurais representando palavras nas quais não tinha sido treinada deliberadamente.
Os autores observaram que ainda há muito espaço para melhorias antes que o método possa ser considerado clinicamente viável. Embora a fala fosse inteligível, ficava muito aquém dos métodos que descodificam texto. Porém, considerando o quanto a tecnologia avançou em apenas alguns anos, há razões para estar otimista de que aqueles que não têm voz poderão em breve cantar os louvores dos investigadores e dos seus dispositivos de leitura de mentes.
