Pesquisadores brasileiros, da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), da Universidade de São Paulo (USP) e da Universidade de Coimbra, desenvolveram o projeto ObjectColumns. O estudo visa criar modelos de inteligência artificial mais sofisticados, replicando a forma como o cérebro humano reconhece objetos.
O objetivo do ObjectColumns é mapear a microestrutura do Córtex Temporal Ventral, área cerebral especializada no reconhecimento de objetos. Para isso, a equipe utiliza exames de Ressonância Magnética Funcional de Ultra Alto Campo, realizados em equipamento de 7 Tesla da USP. A hipótese central é que o cérebro organiza o processamento visual em colunas corticais, estruturas microscópicas que processam informações semelhantes de modo eficiente.
Ao reproduzir essa organização em algoritmos, os pesquisadores buscam modelos de IA mais precisos e com menor consumo de energia, aplicáveis a diagnóstico por imagem, robótica e veículos autônomos. A pesquisa depende de capacidade computacional pesada, sendo suportada por workstations Lenovo ThinkStation PGX, aceleradas pelo NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip.
O coordenador do projeto, André Salles Cunha Peres, afirmou que o processamento local garante o controle sobre dados sensíveis gerados pelas ressonâncias. Ele explicou que o modelo exige processamento superior ao de arquiteturas tradicionais, pois o foco é ensinar a IA a se organizar espacialmente como o cérebro humano. Em testes, a máquina processou 100 laudos de mamografia em cerca de 90 segundos, sem enviar dados a servidores externos.
