Notícia

Redes neurais artificiais modelam o processamento facial no autismo

Divulgação, MIT

Fonte

MIT | Instituto de Tecnologia de Massachusetts

Data

quinta-feira, 16 junho 2022 15:40

Áreas

Computação. Inteligência Artificial. Modelagem Matemática. Neurociências. Realidade Aumentada. Saúde Mental.

Muitas pessoas reconhecem facilmente as emoções expressas no rosto de outras pessoas. Um sorriso pode significar felicidade, enquanto também podemos identificar raiva ou tristeza em outras expressões. As pessoas autistas costumam ter mais dificuldade com essa tarefa, não se sabe exatamente o por quê. Mas uma nova pesquisa, publicada na revista científica The Journal of Neuroscience, lançou luz sobre o funcionamento interno do cérebro para sugerir uma resposta. E os pesquisadores usaram uma ferramenta que abre novos caminhos para o desenvolvimento de modelos computacionais aplicados à neurociência: a inteligência artificial.

Os pesquisadores sugeriram principalmente duas áreas do cérebro onde as diferenças podem estar. Uma região do lado do cérebro dos primatas (incluindo humanos) chamada córtex temporal inferior (CTI) contribui para o reconhecimento facial. Enquanto isso, uma região mais profunda chamada amígdala cerebral recebe informações do CTI e de outras fontes e ajuda a processar emoções.

Kohitij Kar, pesquisador do laboratório do Dr. James DiCarlo, professor do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), nos Estados Unidos, esperava encontrar a resposta. O professor DiCarlo é pesquisador no Departamento de Cérebro e Ciências Cognitivas do MIT e também é membro do McGovern Institute for Brain Research e diretor do MIT Quest for Intelligence.

Kohitij Kar começou analisando dados fornecidos por dois outros pesquisadores: o Dr. Shuo Wang, professor da Universidade de Washington em St. Louis, e Dr. Ralph Adolphs, professor do Instituto de Tecnologia da Califórnia (Caltech), também nos Estados Unidos. Em um experimento, eles mostraram imagens de rostos para adultos autistas e controles neurotípicos. As imagens foram geradas por software para variar em um espectro de medo a feliz, e os participantes julgaram, rapidamente, se os rostos representavam felicidade. Em comparação com os controles, os adultos autistas exigiram níveis mais altos de felicidade nos rostos para apontá-los como felizes.

Modelagem cerebral

Kohitij Kar treinou uma rede neural artificial, uma função matemática complexa inspirada na arquitetura do cérebro, para realizar a mesma tarefa. A rede contém camadas de unidades que se assemelham a neurônios biológicos que processam informações visuais. Essas camadas processam informações à medida que passam de uma imagem de entrada para um julgamento final, indicando a probabilidade de que o rosto esteja feliz. Kohitij Kar descobriu que o comportamento da rede combinava mais com os controles neurotípicos do que com os adultos autistas.

A rede também serviu para mais duas funções interessantes. Primeiro, o doutorando poderia ‘dissecá-la’. Ele tirou as camadas e testou novamente seu desempenho, medindo a diferença entre quão bem a rede combinava com controles e quão bem combinava com adultos autistas. Essa diferença foi maior quando a saída foi baseada na última camada de rede. Trabalhos anteriores mostraram que essa camada de certa forma imita o CTI, que fica perto da região final do processamento visual no cérebro dos primatas. Os resultados de Kar implicam o córtex CTI na diferenciação de controles neurotípicos de adultos autistas.

A outra função é que a rede pode ser usada para selecionar imagens que possam ser mais eficientes no diagnóstico do autismo. Se a diferença entre o quão próximo a rede corresponde a controles neurotípicos versus adultos autistas é maior ao julgar um determinado conjunto de imagens, este conjunto pode ser usado na clínica para detectar traços comportamentais autistas. “Estes são resultados promissores”, disse Kohitij Kar.

Em seguida, Kar avaliou o papel da amígdala cerebral. Novamente, ele usou dados das pesquisas anteriores, que usaram eletrodos para registrar a atividade dos neurônios na amígdala cerebral de pessoas submetidas a cirurgia para epilepsia enquanto realizavam a tarefa [de reconhecimento] facial. A equipe descobriu que poderia prever o julgamento de uma pessoa com base na atividade desses neurônios. Kar reanalisou os dados, desta vez controlando a capacidade da camada de rede semelhante ao córtex CTI  de prever se um rosto estava realmente feliz. Nesse ponto, a amígdala cerebral forneceu muito pouca informação própria. Então, Kar concluiu que o córtex CTI representa o agente provocador por trás do papel da amígdala cerebral no julgamento da emoção facial.

Poder computacional

Olhando para o futuro, Kohitij Kar vê vários usos para modelos computacionais de processamento visual. Eles podem ser estimulados ainda mais, fornecendo hipóteses que os pesquisadores podem testar em modelos animais. “Acho que o reconhecimento de emoções faciais é apenas a ponta do iceberg”, disse o pesquisador. Os modelos computacionais também podem ser usados ​​para selecionar ou até mesmo gerar diagnósticos. A inteligência artificial pode ser usada para gerar conteúdo como filmes e materiais educacionais que envolvam crianças e adultos autistas de maneira ideal. Pode-se até ajustar os pixels faciais e outros pixels relevantes em sistemas de realidade aumentada para pessoas autistas, trabalho que Kar planeja realizar no futuro.

Acesse o resumo do artigo científico (em inglês).

Acesse a notícia completa na página do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (em inglês).

Fonte: Matthew Hutson, McGovern Institute for Brain Research/MIT. Imagem: Divulgação, MIT.

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