Modelo de Rede Neural Fornece Insight sobre Transtorno do Espectro Autista

Um grupo de pesquisadores da Universidade de Tohoku utilizou um modelo de rede neural que reproduz o cérebro em um computador para obter insights sobre por que as pessoas com transtorno do espectro autista têm dificuldade em interpretar expressões faciais.

A pesquisa foi publicada na revista Scientific Reports em 26 de julho de 2021.

Reconhecendo Diferentes Emoções

Yuta Takahashi é coautor do artigo.

“Os humanos reconhecem diferentes emoções, como tristeza e raiva, olhando para expressões faciais. No entanto, pouco se sabe sobre como chegamos a reconhecer diferentes emoções com base nas informações visuais das expressões faciais”, disse Takahashi.

“Também não está claro o que muda nesse processo que leva as pessoas com transtorno do espectro autista a ter dificuldade em ler expressões faciais”, continuou Takahashi.

Teoria do Processamento Preditivo

O grupo de pesquisa se baseou na teoria do processamento preditivo, que afirma que o cérebro constantemente prevê o próximo estímulo sensorial. Quando a previsão está errada, o cérebro se adapta e as informações sensoriais, como expressões faciais, ajudam a reduzir o erro de previsão.

O modelo de rede neural artificial desenvolvido pela equipe utiliza a teoria do processamento preditivo e foi capaz de reproduzir o processo de desenvolvimento. Ele fez isso treinando-se para prever como as partes do rosto se moveriam em vídeos de expressões faciais.

A próxima etapa foi auto-organizar os clusters de emoções no espaço de neurônios de nível superior do modelo. Ao mesmo tempo, o modelo não sabia qual emoção a expressão facial no vídeo correspondia.

O modelo também foi capaz de generalizar expressões faciais desconhecidas que não foram fornecidas no treinamento, bem como reproduzir movimentos de partes faciais enquanto minimizava erros de previsão.

Imagem: Yuta Takahashi, et al

A equipe de pesquisadores então induziu anormalidades nas atividades dos neurônios durante os experimentos, o que ajudou a fornecer insights sobre os efeitos no desenvolvimento do aprendizado e características cognitivas. Os experimentos demonstraram que a capacidade de generalização diminuiu no modelo onde a heterogeneidade de atividade na população neural foi reduzida. Isso sugeriu que a formação de clusters emocionais em neurônios de nível superior foi inibida, e levou ao modelo de rede neural ter uma tendência a falhar na identificação da emoção de expressões faciais desconhecidas, que também é um sintoma do transtorno do espectro autista.

Takahashi afirma que o estudo sugere que a teoria do processamento preditivo pode explicar o reconhecimento de emoções a partir de expressões faciais usando um modelo de rede neural.

“Esperamos avançar no entendimento do processo pelo qual os humanos aprendem a reconhecer emoções e as características cognitivas das pessoas com transtorno do espectro autista”, disse Takahashi. “O estudo ajudará a desenvolver métodos de intervenção apropriados para as pessoas que têm dificuldade em identificar emoções.”