A equipe de Escola Politécnica Federal de Lausanne (EPFL) desenvolveu um modelo de inteligência artificial que mais se aproxima da probabilidade de um olho protético pode restaurar a visão com a altura de algo para pessoas cegas, prevendo corretamente onde estimula o cérebro produzir imagens como rostos ou casas em vez de simples relâmpagos, relata um portal especial de ciência e tecnologia. TechXplore.
O progresso aponta para a limitação central das próteses atuais: elas ainda não conseguem parir abordagem sensível e útil para quem tem danos irreversíveis ao nervo óptico, começando pela retina, explicou. Johannes Mehrercientista do NeuroAI Lab da EPFL.
Os resultados provisórios foram testados em testes ao vivo com Dois macacos com visãopor investigadores holandeses com base num modelo desenvolvido na EPFL. Esses resultados foram apresentados em abril em Rio de Janeiro, Brasil, durante o Conferência Internacional de Estudos Educacionais de 2026. O trabalho está aí arXiv.
Mehrer, que liderou a pesquisa, disse que o projeto se baseia em um problema de saúde específico: há muitas pessoas têm defeitos visuais que não podem ser reparados. Uma das formas de lidar com essa situação, segundo ele, é fazer uma “prótese” visível.
Existem diferentes tipos de próteses visuais: retinal, nervo óptico e cortical; detalhes do portal. A retina é colocada na retina; aqueles para o nervo óptico são usados quando a retina está muito danificada para ser implantada, mas o nervo ainda pode ser estimulado; e corticais são usados quando nem a retina nem o nervo óptico podem ser colocados.
Deixar próteses corticais Eles contornam completamente a retina e o nervo óptico e funcionam eletrodos que “desenha” uma imagem no córtex visual. O problema é que até agora esta abordagem está focada em área inferior do cérebroo que só é possível projetar relâmpagos de forma leve e simples.
Somando-se a esta limitação está Limitações do dispositivo: Vários eletrodos são necessários para estimular diferentes áreas ao mesmo tempo, mas apenas vários eletrodos podem ser usados em uma área. Mehrer resume: “A imagem que eles podem projetar, neste caso, é simples simbolismo. Sua complexidade é muito limitada.”
O pesquisador acrescentou que os métodos existentes não conseguem produzir a percepção de objetos visuais mais complexos, como casas ou carros. Esta é a principal questão que este trabalho tenta responder: como passar do flash e dos símbolos para um senso de significado.
Deixar área visual superior O cérebro faz coisas mais complexas e, portanto, pode se tornar alvo de uma nova geração de próteses capazes de criar rostos, casas e outros objetos. Os obstáculos são essas áreas inacessível porque ainda não está claro onde e como serão incentivados.
Para resolver esse problema, os pesquisadores usaram um vermelho neuronal artificial topográfico onde experimentou diferentes padrões de estimulação cerebral em áreas visuais superiores e simulou os resultados. Essa abordagem permite que você execute múltiplas simulações com diferentes combinações de parâmetros o que de outra forma exigiria um tempo de teste extenso e caro.
A equipe de Laboratório NeuroAI trabalhei inteiramente no computador e construí um modelo que pode escolher a melhor combinação entre a imagem e estilo motivacional pessoal. Com base nestes resultados, o grupo de investigação em Amesterdão decidiu testar as previsões do modelo dois macacos que já possuíam implantes de outros experimentos fora da EPFL.
Martin Schrimpfdiretor do Laboratório NeuroAI de EPFLafirmou que o modelo era “muito eficaz“para prever quais padrões de estímulo teriam o efeito mais forte no comportamento do macaco em relação aos sinais visuais. Ele também disse à mídia que o sistema você não pode simplesmente escolher uma foto, mas para indicar qual padrão de estímulo é melhor para provocar um comportamento desejado diante de uma imagem.
Até agora, o trabalho mostrou que os pesquisadores podem perspectiva aos objetos, isto é, distorce a forma como os estímulos visuais são apresentados no cérebro quando esse estímulo já está presente. Eles ainda não conseguem criando a percepção algo do nada.
Schrimpf diz: “Os macacos viram uma imagem e então fomos capazes de manipulá-la para mudar a percepção de uma forma previsível”. O próximo passo, acrescentou à comunicação social, é “cria uma impressão imediata: fazer com que as pessoas vejam algo significativo, mesmo que seus olhos não contenham imagens utilizáveis.
O principal objetivo é restaurar a visão vital das pessoas cegas através de estimulação cortical de direção no modelo. A mesma lógica pode ser aplicada aos aparelhos auditivos.
Obrigado pelo presente de Fundação de saúde HortonSchrimpf e sua equipe irão agora investigar se esse tipo de modelo também é adequado para estimulação auditiva. Os pesquisadores destacam que os implantes cocleares são muito bons, mas não são perfeitos e não restauram totalmente o processo auditivo.
Um novo objetivo, segundo sua explicação, é o desenvolvimento modelos topográficos que podem prever os efeitos dos estímulos na atividade neuronal no processamento auditivo.
