Uma equipa do INESC-ID, do Instituto Superior Técnico e da Fundação Champalimaud desenvolveu um novo modelo de inteligência artificial (IA), a EVNets (Early Vision Networks, que replica os primeiros estágios da visão dos primatas. Trata-se de um avanço que poderá transformar desde a visão por computador até à análise de exames médicos, anuncia a fundação em comunicado.
O novo modelo, apresentado na conferência NeurIPS 2025, foi desenhado para corrigir uma das principais fragilidades da IA atual: a incapacidade de lidar com pequenas distorções visuais, que facilmente levam os sistemas tradicionais ao erro.
Inspiradas diretamente no funcionamento da retina, do núcleo geniculado lateral e do córtex visual primário, as EVNets combinam conhecimentos de neurociência com redes neuronais convolucionais, criando uma arquitetura mais próxima da visão biológica. O modelo resulta da integração do anterior VOneBlock, desenvolvido no MIT, com um novo módulo subcortical capaz de processar variações de brilho, contraste e ruído, de forma semelhante ao que acontece no sistema visual humano.
Destacam-se os resultados, que são expressivos: para além de um desempenho mais robusto em tarefas de visão por computador, as EVNets obtiveram pontuações superiores no Brain-Score, a métrica de referência que avalia o quão semelhante um modelo computacional é ao cérebro dos primatas. Esta aproximação traz também ganhos em interpretabilidade, uma vez que algoritmos inspirados na biologia permitem compreender melhor o seu funcionamento interno, contrariando a tendência das "caixas-pretas" da IA moderna.
E o impacto vai muito além do laboratório. A Fundação Champalimaud já está a testar as EVNets em imagiologia médica, no âmbito do Programa de Investigação em Cancro da Mama. O objetivo é avaliar se este modelo consegue analisar exames provenientes de diferentes equipamentos - um desafio crítico para a IA tradicional. Caso a robustez biológica se traduza nesta área, a tecnologia poderá melhorar o diagnóstico e apoiar decisões clínicas com maior consistência.
Para os investigadores, esta é uma via com enorme potencial: modelos que imitam o cérebro humano não só tornam a IA mais confiável e compreensível, como ajudam a desvendar a própria biologia que os inspira, criando um ciclo virtuoso entre neurociência, interpretação humana e inovação tecnológica.
