Em 29 de agosto, no campo de interfaces cérebro-máquina (BMI), o Neuralink de Elon Musk foi altamente antecipado. No entanto, um novo chip pequeno de película fina da Suíça ofuscou o Neuralink, oferecendo não apenas um tamanho menor, mas também desempenho superior.

O chip desenvolvido por pesquisadores da Escola Politécnica Federal de Lausanne (EPFL) representa um avanço significativo no campo das interfaces cérebro-máquina (IMC). A IMC é uma tecnologia capaz de ler a atividade cerebral e convertê-la em resultados do mundo real, como texto em uma tela. O chip, denominado Micromachine Brain Interface (MiBMI), é notavelmente compacto, consistindo em dois chips finos com uma área total de apenas 8 milímetros quadrados. Em contraste, o dispositivo Neuralink de Elon Musk é relativamente maior, medindo aproximadamente 23 x 8 milímetros.

Adicionalmente, o chip EPFL apresenta consumo de energia extremamente baixo, invasividade mínima e um sistema totalmente integrado capaz de processamento de dados em tempo real. Isso contrasta com o Neuralink, que requer a implantação de 64 eletrodos no cérebro e processa dados por meio de um aplicativo de dispositivo externo.

Mahsa Shoaran, chefe do EPFL Integrated Neural Technologies Laboratory, declarou: “O MiBMI nos permite converter atividade cerebral complexa em texto legível com alta precisão e baixo consumo de energia. Esse avanço nos aproxima de soluções implantáveis ​​práticas que podem melhorar significativamente as habilidades de comunicação de indivíduos com deficiências motoras graves.”

Como outros BMIs, o MiBMI monitora a atividade elétrica no cérebro e a converte em saídas com base em dados de monitoramento cerebral anteriores. O MiBMI pode ler os sinais cerebrais formados quando alguém imagina desenhar letras e converter esses sinais em texto.

De acordo com o IT Home, o chip MiBMI ainda não foi testado em indivíduos vivos, mas atingiu uma taxa de precisão de 91% na conversão da atividade neural em texto real, usando gravações neurais em tempo real coletadas de testes anteriores de interface cerebral para treinamento.

Durante a pesquisa, os cientistas da EPFL identificaram uma série de marcadores neurais muito específicos que são acionados quando um paciente imagina escrever cada letra. Esses marcadores são chamados de “códigos neurais” (DNC) únicos.

Atualmente, o MiBMI pode decodificar 31 caracteres diferentes, o que os pesquisadores afirmam ser um novo recorde para sistemas integrados desse tipo. Eles acreditam que o sistema poderia eventualmente decodificar até 100 caracteres diferentes.

Os pesquisadores também estão explorando outros usos potenciais para o sistema, que podem se estender além do processamento de texto. Estudos relevantes foram publicados na última edição da IEEE Solid-State Circuits Magazine.