Uma equipa de investigadores portugueses desenhou um modelo de inteligência artificial que imita os cálculos do sistema visual dos primatas, prometendo maior robustez na análise de imagens. As EVNets – Early Vision Networks – resultam de uma colaboração entre o INESC-ID, o Instituto Superior Técnico e a Fundação Champalimaud, e foram recentemente apresentadas na conferência NeurIPS, em San Diego.

A visão humana é notavelmente resistente a distorções, mas os algoritmos de reconhecimento visual de máquina costumam falhar perante alterações mínimas de brilho ou contraste. Foi esta fragilidade que levou Lucas Piper, Arlindo L. Oliveira e Tiago Marques a procurar inspiração na neurobiologia. Em vez de seguir a corrente dominante, que aposta em modelos cada vez maiores e mais vorazes em dados, a equipa escolheu um caminho diferente: olhar para dentro do cérebro.

“Decidimos seguir esta segunda abordagem, construindo modelos inspirados pela biologia que combinam computações neurocientíficas com redes neuronais convolucionais”, explicou Tiago Marques, que já tinha trabalhado em modelos similares no MIT. O ponto de partida foi o VOneBlock, um módulo criado por Marques para emular o córtex visual primário. Piper avançou depois o conceito, acrescentando um Subcortical-Block que simula processamentos anteriores, ocorridos na retina e no núcleo geniculado lateral, formando assim as EVNets.

A arquitetura tenta reproduzir a via que liga o olho ao córtex visual, o que, segundo os testes, não só melhorou o desempenho em tarefas de visão computacional, como tornou o funcionamento do modelo mais parecido com o nosso. Para medir esta semelhança, a equipa usou ferramentas como o Brain-Score, que avalia o alinhamento entre modelos computacionais e o processamento visual dos primatas. As EVNets pontuaram bem, sugerindo que se aproximam dos sistemas biológicos que as inspiraram.

Mas o trabalho não fica pela curiosidade científica. Uma das vantagens apontadas por Lucas Piper é a interpretabilidade. “Se estes algoritmos, como os nossos, estão alinhados com o funcionamento do cérebro humano, começamos logo com uma base que os torna intrinsecamente mais interpretáveis”, notou. Esta característica é cada vez mais valiosa num campo muitas vezes acusado de ser uma “caixa-preta”.

E as aplicações podem ser muito concretas. Na Fundação Champalimaud, um projeto no Programa de Investigação em Cancro da Mama está a estudar se as EVNets conseguem analisar exames médicos provenientes de máquinas de diferentes fabricantes – um obstáculo conhecido para os modelos tradicionais de IA. A equipa, que inclui o investigador em imagiologia João Santinha e o cirurgião Pedro Gouveia, espera que os ganhos em robustez se traduzam em melhor apoio ao diagnóstico. Se assim for, a visão que nasceu de uma inspiração biológica poderá, em breve, estar a auxiliar médicos em tarefas críticas.

PR/HN