Avanço da IA decifra padrões cerebrais específicos e transforma interfaces cérebro-computador

São PauloMaryam Shanechi e sua equipe no Centro de Neurotecnologia da USC desenvolveram um novo algoritmo de IA chamado DPAD (Análise Prioritária Dissociativa de Dinâmicas). Essa IA consegue identificar padrões cerebrais ligados a ações específicas. Isso representa um grande avanço para interfaces cérebro-computador e foi publicado na revista Nature Neuroscience.
Esta inovação apresenta diversas aplicações práticas.
- Aprimoramento na precisão da decodificação de movimentos para BCIs
- Descoberta de novos padrões cerebrais antes despercebidos
- Avanço no tratamento de transtornos mentais por meio da decodificação de estados mentais
Ao realizar atividades como mover um braço ou falar, o cérebro gera sinais elétricos complexos. Cientistas têm tido dificuldades para entender esses dados misturados. O DPAD auxilia ao filtrar e aprender os sinais específicos relacionados à atividade que estamos interessados, enquanto ignora outras atividades cerebrais ocorrendo simultaneamente. Isso torna mais fácil identificar com precisão os sinais importantes.

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Esta tecnologia pode ajudar pacientes paralisados a se mover novamente e também oferece benefícios potenciais para a saúde mental. Ela pode entender estados mentais como depressão ou dor, permitindo ajustes em tratamentos em tempo real. Isso torna as terapias mais eficazes e personalizadas. Poderia levar a novos métodos para tratar condições como dor crônica, PTSD e transtorno depressivo maior monitorando a atividade cerebral. Ao rastrear continuamente as condições de saúde mental, pode melhorar a forma como os tratamentos são ajustados, resultando em melhores resultados para os pacientes.
DPAD utiliza redes neurais profundas para gerenciar facilmente diferentes padrões cerebrais. À medida que mais dados são coletados, o algoritmo pode aprender com novas atividades neurais, ampliando suas possíveis aplicações.
DPAD demonstra como a inteligência artificial pode conectar dados cerebrais complexos a aplicações médicas reais. Ao identificar padrões específicos do cérebro relacionados ao comportamento e transformá-los em informações úteis, a IA abre novas possibilidades para a tecnologia médica. Isso pode levar a tratamentos personalizados em neurologia e psiquiatria, mudando potencialmente a forma como diagnosticamos e tratamos condições cerebrais. Esses avanços podem auxiliar na melhor compreensão e tratamento de problemas neurológicos e psicológicos.
O estudo é publicado aqui:
http://dx.doi.org/10.1038/s41593-024-01731-2e sua citação oficial - incluindo autores e revista - é
Omid G. Sani, Bijan Pesaran, Maryam M. Shanechi. Dissociative and prioritized modeling of behaviorally relevant neural dynamics using recurrent neural networks. Nature Neuroscience, 2024; DOI: 10.1038/s41593-024-01731-2

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