IA decodifica dados biológicos em tempo real e transforma batimentos cardíacos em linguagem compreensível
Dr. J.R. de Almeida
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Editora Priscila M. S.
Pesquisadores deram um passo inovador ao integrar inteligência artificial e fisiologia humana em um experimento que demonstra o potencial das novas tecnologias de leitura biológica. A experiência, conduzida por uma dupla de cientistas, utilizou sensores simples para captar dados corporais e os inseriu diretamente em um modelo de linguagem avançado, o GPT-4, capaz de interpretar e apresentar essas informações em tempo real.
As informações coletadas ultrapassam em muito os tradicionais batimentos cardíacos e ritmos respiratórios. Estudos recentes indicam que expressões faciais, analisadas por câmeras comuns, podem revelar não apenas emoções, mas também pensamentos e intenções um avanço que expande as fronteiras entre mente, corpo e máquina.
No experimento de demonstração, os pesquisadores utilizaram uma cinta torácica para medir a variabilidade da frequência cardíaca, um parâmetro fisiológico que reflete o equilíbrio entre os sistemas nervosos simpático e parassimpático. Esses dados foram transmitidos, decodificados e filtrados antes de serem inseridos no modelo GPT-4, que os processou e apresentou em formato de tabela.
Com base em comandos específicos, a inteligência artificial foi capaz de exibir os resultados de forma organizada, apresentando valores médios, mínimos, máximos e outras métricas relevantes. Segundo os cientistas, todo o processo de análise e visualização ocorreu dentro do próprio ambiente do modelo de linguagem, sem a necessidade de softwares estatísticos ou programas de plotagem externos.
“Essa capacidade de interpretar e exibir dados biológicos diretamente em um ambiente de IA representa um avanço significativo na integração entre linguagem natural e biometria,” afirmou Burr, um dos responsáveis pela pesquisa. A IA também foi capaz de atualizar as leituras em tempo real, exibindo novas informações de frequência cardíaca conforme os dados eram coletados.
Os resultados reforçam a tendência de convergência entre inteligência artificial e biologia, abrindo espaço para aplicações em saúde, monitoramento emocional, esportes e até em interfaces cérebro-máquina. O estudo aponta para um futuro em que a leitura de sinais fisiológicos poderá ser tão acessível quanto o reconhecimento facial, transformando a forma como humanos e máquinas interagem e se compreendem.
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