RA, XR e interfaces cerebrais

Expressões Faciais de Camundongos Analisadas com Inteligência Artificial

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De acordo com a Nature, uma equipe de pesquisadores empregou recentemente inteligência artificial para analisar e interpretar as expressões faciais de camundongos. Camundongos de laboratório são alguns dos animais de laboratório mais comumente usados, mas pouco se sabe sobre como eles se expressam com seus rostos. A pesquisa também pode ajudar os cientistas a entender quais neurônios impactam expressões faciais específicas em humanos.

O estudo de expressões animais é uma ideia antiga, mas uma disciplina relativamente nova. Darwin inicialmente hipotetizou que as expressões faciais dos animais podem nos dar insights sobre suas emoções, mas apenas recentemente a ciência e a tecnologia avançaram ao ponto em que é possível estudar tais expressões e emoções.

David Anderson, um neurocientista do Instituto de Tecnologia da Califórnia em Pasadena, explicou que o estudo foi um passo importante para desmistificar como o cérebro manifesta certas emoções e como essas emoções podem ser expressas nos músculos faciais. Enquanto isso, Nadine Gogalla, uma neurocientista do Instituto Max Planck de Neurobiologia na Alemanha, explicou a racionalidade por trás do estudo. Gogalla liderou o estudo e foi inspirada por um artigo de 2014 escrito por Anderson e colegas. No artigo, Anderson e colegas hipotetizaram que as emoções e outros estados cerebrais devem exibir certos atributos mensuráveis, teorizando que a força do estímulo deve impactar a gravidade da emoção e que as emoções devem ser persistentes, continuando por um tempo mesmo após o estímulo responsável por elas ter terminado.

Como explicou o Inverse, Gogolla e os outros pesquisadores filmaram os rostos dos camundongos enquanto eles eram expostos a uma variedade de estímulos, tanto agradáveis quanto desagradáveis. Por exemplo, eles receberam líquidos amargos ou doces. Os pesquisadores afirmaram que os camundongos podem alterar suas expressões mudando estruturas faciais como nariz, olhos, orelhas e bochechas. No entanto, não havia um método fácil de vincular diferentes expressões faciais a diferentes emoções. A equipe de pesquisa lidou com esse problema dividindo os vídeos dos rostos dos camundongos em cliques curtos, que foram então alimentados em um algoritmo de aprendizado de máquina.

Camilla Bellone, da Universidade de Genebra, na Suíça, afirma que o método de exame de expressões faciais impulsionado por IA é valioso “porque evita qualquer viés do experimentador”.

O algoritmo de IA foi capaz de reconhecer as várias expressões faciais dos camundongos, pois o movimento de diferentes músculos faciais está correlacionado a diferentes emoções. Um camundongo mostra que está experimentando prazer puxando a mandíbula e as orelhas para a frente e puxando a ponta do nariz para baixo em direção à boca. Além disso, ao analisar como as expressões se manifestaram em resposta a estímulos, a equipe de pesquisa encontrou que as expressões eram persistentes e correlacionadas com a força do estímulo, assim como Anderson e colegas teorizaram.

A equipe de pesquisadores então usou uma técnica chamada optogenética para tentar determinar quais células cerebrais são responsáveis por essas emoções. A equipe examinou os circuitos neurais individuais associados a certas emoções em animais. Quando esses circuitos foram estimulados, os camundongos fizeram as expressões faciais correspondentes.

A equipe de pesquisa também utilizou uma técnica chamada imagem de cálcio de dois fótons, que pode rastrear neurônios individuais. Usando essa técnica, eles identificaram neurônios nos cérebros dos camundongos que se ativaram apenas quando certas expressões faciais, e portanto emoções, foram testemunhadas. Gogolla teorizou que esses neurônios podem representar parte de um código para emoções no cérebro, um código que pode ter sido conservado ao longo da história evolutiva dos mamíferos, e portanto, camundongos e humanos podem compartilhar algumas características comuns nesse código.

Blogueiro e programador com especialidades em Machine Learning e Deep Learning tópicos. Daniel espera ajudar os outros a usar o poder da IA para o bem social.