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Cientistas querem criar conexão cérebro-máquina de 1 milhão de neurônios

Que tal ligar seu cérebro a um computador? Hoje em dia isso é possível, mas é tudo muito limitado e primitivo. A DARPA quer mudar isso e está fomentando empresas para ampliar a capacidade da interface em várias ordens de magnitude.

7 anos atrás

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Imagine um salão com umas duas mil pessoas divididas em grupos de tamanhos variados. Cada grupo está falando de um assunto diferente. Ao mesmo tempo. Em tons e volumes diferentes. Agora imagine que entre você e a sala há uma espessa parede de concreto. Encoste o ouvido na parede. Agora tente encontrar um grupo específico e ouvir o que estão falando.

Essa, crianças, é a descrição de um EEG — eletroencefalograma. Por isso é tão difícil entender o que acontece dentro da nossa cachola. As interfaces que usam métodos não-invasivos carecem de precisão e banda: para monitorar de forma eficiente a informação cerebral é preciso espetar eletrodos no cérebro, algo que a menos que você trabalhe na Unidade 731, não é bem-visto pela comunidade científica; demanda cuidado e controle, cérebros voluntários não gostam de ser danificados.

Feito isso temos vários testes com eletrodos ligados diretamente no córtex, o que garante precisão, mas nem tudo são flores.

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As interfaces são enormes, neurônios depois de um tempo morrem (você também morreria, com um vergalhão atravessando seu corpo de um lado ao outro). Em compensação temos muito mais precisão, medimos sinais bem mais fracos. O problema é que… medimos poucos sinais.

Ou seja: com o EEG temos uma visão ruim do cérebro todo. Com o sensor direto temos sinais excelentes de uma região muito pequena. Não adianta nada você espetar um chip no córtex visual quando quer ler sinais do cortex motor, por exemplo.

A solução aqui é aumentar a quantidade de sensores, aumentando a densidade de pinos por milímetro quadrado. Os melhores sensores hoje conseguem monitorar algumas poucas centenas de neurônios, sendo que mesmo isso é uma simplificação, já que cada neurônio pode ter 10.000 sinapses interfaceando com outros neurônios.

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Aí entra a DARPA, aquela agência de fomento a pesquisas do Departamento de Defesa dos EUA. Eles estão colocando US$ 65 milhões em vários projetos para avançar na marra essa limitação dos sensores. Como em outros projetos, são estabelecidas metas e as empresas selecionadas precisam cumprir objetivos intermediários. Uma delas, a Paradromics, recebeu US$ 18 milhões, mas as exigências são dignas de ficção científica.

Para cumprir o contrato com a DARPA eles precisam criar uma interface que conecte UM MILHÃO de neurônios. E que seja bidirecional. O projeto é uma espécie de modem cerebral.

A abordagem da Paradromics se baseia em uma tecnologia antiga de fazer feixes de fios microscópios. Eles combinam isso com circuitos integrados e conseguiram 10 mil eletrodos, fortes o bastante para espetar os neurônios mas não tão grossos a ponto de causar (muito) dano.

Agora estão refinando a técnica, cobrindo mais de 65.000 neurônios e vão começar testes clínicos com humanos no final de 2018. A meta definida pela DARPA é de ter um sensor de 1 milhão de neurônios por volta de 2021 e, se esse de 65.000 funcionar, não há motivos para não cumprirem o objetivo, afinal ao contrário de Ruby essa tecnologia escala.

O que não escala tão fácil é a banda. Cada um desses sensores tem uma frequência de 32 kHz, ou seja: faz 32 mil medições por segundo. Juntando todos no chip de 65.000, temos mais de 8 gigabits de dados por segundo. Esqueça porta Ethernet na nuca, vai ter que ser fibra. Wi-Fi, nem pensar.

Vamos aprender muito, muito mesmo com esses dados, será possível um controle muito mais fino via neurônios motores, feedback direto no cérebro, estimulação de áreas de memória… o céu é o limite. Talvez até sistemas inteligentes que detectem ataques de epilepsia e os anulem antes mesmo que o usuário do cérebro (eu sei) perceba.

A possibilidade de fazer entrada de dados via micro-LEDs também é muito, muito promissora. Podemos muito bem estar vendo o nascimento da Matrix.

Fonte: Next Big Future.

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