Uma nova inteligência artificial, desenvolvida por cientistas do Instituto Weizmann de Ciência em Israel, conseguiu reconstruir imagens a partir da atividade cerebral humana com um nível de precisão nunca antes alcançado. O sistema, chamado Brain-IT (Brain Interaction Transformer), analisa sinais obtidos por ressonância magnética funcional (fMRI) e gera imagens que se assemelham ao que uma pessoa estava observando, alcançando um novo avanço na interpretação das ondas cerebrais.

A descoberta foi desenvolvida por pesquisadores do Departamento de Ciência da Computação e Matemática Aplicada do Instituto Weizmann, incluindo Roman Beliy, Amit Zalcher, Jonathan Kogman, Navve Wasserman e o Professor Michal Irani, um renomado especialista em visão computacional e inteligência artificial (arxiv.org). Embora a IA consiga ler a atividade cerebral e convertê-la em imagens, ela não é exatamente "leitura da mente", já que o Brain-IT não pode acessar livremente nenhum dos pensamentos de uma pessoa, mas sim interpretar padrões cerebrais associados a certas imagens.

O que é Brain-IT?

Brain-IT significa Brain Interaction Transformer, um modelo de inteligência artificial projetado para traduzir a atividade cerebral registrada usando fMRI em informações visuais. A ressonância magnética funcional possibilita observar mudanças no fluxo sanguíneo no cérebro, identificando quais regiões são ativadas enquanto a pessoa observa uma imagem. Esses sinais são divididos em pequenas unidades tridimensionais chamadas voxels cerebrais, que representam a atividade de pequenas áreas do tecido cerebral.

O desafio para os cientistas é enorme: uma imagem que vemos não é armazenada em uma única área do cérebro, mas distribuída em múltiplas regiões que processam cor, forma, movimento e significado. O Brain-IT busca resolver esse problema agrupando voxels com funções semelhantes e transformando-os em unidades de informação chamadas Brain Tokens. Essas unidades permitem que o modelo relacione padrões neurais a características visuais específicas.

Comparação entre as imagens vistas pelos participantes do estudo e as interpretações feitas pelo Brain-IT. Algumas coincidências são surpreendentes.

O sistema combina dois ramos de processamento:

• Um ramo semântico: interpreta o que a imagem representa (por exemplo, uma pessoa, animal, objeto ou paisagem).


• Um ramo estrutural: reconstrói elementos visuais básicos como formas, distribuição espacial e cores.

Esses dados então alimentam modelos generativos semelhantes aos usados por inteligências artificiais que criam imagens, tornando possível produzir uma representação visual aproximada do que a pessoa estava vendo. O resultado não é uma fotografia exata tirada do cérebro, mas uma reconstrução gerada por IA baseada nas informações neurais disponíveis.

Nos últimos anos, vários grupos científicos avançaram na reconstrução de imagens cerebrais: um dos marcos mais conhecidos foi o uso de modelos de difusão para reconstruir imagens vistas por pessoas a partir de sinais de fMRI. Mas métodos anteriores tinham dificuldade em manter fielmente detalhes como composição, localização de objetos e características específicas da imagem original.

Segundo pesquisadores do Instituto Weizmann, o Brain-IT melhora esses resultados porque incorpora uma representação mais próxima da forma como o cérebro organiza a informação visual, permitindo reconstruções mais fiéis tanto no significado quanto na estrutura.

El equipo de investigadores que está llevando adelante el proyecto Brain-IT.

Será que ele realmente consegue ler mentes?

A resposta curta é: ainda não: o Brain-IT não funciona como leitor de pensamentos universal. Para treinar o sistema, os pesquisadores precisam de dados sobre a atividade cerebral de uma pessoa enquanto ela observa imagens. O modelo aprende a relação entre essas imagens e os sinais neurais daquele indivíduo. Além disso, se uma pessoa pensar em algo muito diferente das imagens usadas durante o treinamento, a reconstrução pode estar incorreta ou muito imprecisa.

A tecnologia também não nos permite conhecer segredos, memórias ou pensamentos privados sem a cooperação do indivíduo. A pessoa deve participar ativamente do experimento e permanecer dentro de uma máquina de ressonância magnética. Mas, apesar dessas limitações, o potencial médico é enorme: sistemas como o Brain-IT podem contribuir no futuro para o desenvolvimento de interfaces cérebro-computador para pessoas que perderam a capacidade de se comunicar.

Pacientes com doenças neurológicas graves, AVCs ou lesões que afetam a fala podem se beneficiar de tecnologias capazes de transformar sinais cerebrais em ações ou mensagens. A combinação de inteligência artificial e neurociência abre uma nova etapa na relação entre humanos e máquinas.

O Brain-IT ainda não permite que a mente humana seja lida, mas mostra que uma parte da linguagem cerebral pode começar a ser traduzida. O trabalho do Instituto Weizmann representa um passo importante rumo a uma nova geração de tecnologias onde a inteligência artificial não apenas interpreta imagens criadas por humanos, mas também aquelas que nascem dentro da nossa própria percepção.

A fronteira entre cérebro e máquina está começando a diminuir lentamente, e os próximos anos podem revelar até onde essa união entre neurociência e inteligência artificial pode chegar.