Pesquisadores das universidades UC Berkeley e UCSF alcançaram um marco no campo da neurotecnologia ao criar uma inteligência artificial capaz de traduzir sinais cerebrais em fala quase em tempo real. O sistema interpreta as intenções de fala diretamente da córtex motora do cérebro, transformando esses sinais em palavras com apenas um segundo de latência — uma melhora drástica em relação aos sistemas anteriores, que apresentavam atrasos de até oito segundos.
Além da velocidade, o sistema se destaca por sua naturalidade e personalização. A IA consegue reproduzir a voz do paciente com base em gravações feitas antes da perda da fala, restaurando não apenas a comunicação, mas também a identidade vocal do indivíduo.
Outra inovação é que o modelo foi capaz de gerar palavras que não faziam parte do conjunto de treinamento, demonstrando que o sistema aprendeu padrões fundamentais da fala humana em vez de apenas memorizar respostas fixas.
A arquitetura também é compatível com diversos tipos de sensores cerebrais, o que amplia sua versatilidade para diferentes abordagens clínicas e dispositivos — algo essencial para viabilizar aplicações no mundo real.
Esse avanço tem potencial transformador para pacientes com ELA (esclerose lateral amiotrófica), vítimas de AVC ou pessoas com paralisia severa, que até agora enfrentavam opções lentas, imprecisas ou inexistentes para se comunicar. Ao eliminar a barreira do tempo de resposta e tornar a fala restaurada mais fluida e personalizada, essa tecnologia pode redefinir o que é possível na reabilitação neurológica e na reconstrução da dignidade comunicativa de milhões de pessoas.
A promessa da IA não está apenas em gerar texto ou imagens — está, cada vez mais, em devolver a voz a quem a perdeu.
