Il co-inventore di FaceID di Apple sviluppa un modello AI all’avanguardia per il cervello umano
L’AI di Hemispheric, Nata dall’Inventore di FaceID, Ottiene 52 Milioni per Decodificare il Cervello
Gidi Littwin, co-inventore delle tecnologie FaceID e Vision Pro di Apple, ha dedicato gli ultimi sei anni allo sviluppo di un modello di intelligenza artificiale all’avanguardia. Questo modello potrebbe un giorno rivoluzionare la diagnosi dei disturbi cognitivi decifrando l’attività elettrica del cervello. La sua startup, Hemispheric, ha recentemente raccolto 52 milioni di dollari in finanziamenti, forte di aver già elaborato dati cerebrali di 100.000 persone per addestrare i suoi modelli di deep learning, promettendo esami non invasivi.
Littwin ha lasciato Apple nel 2020 in cerca di un nuovo stimolo, trovatolo grazie a Hagai Lalazar, co-fondatore di Hemispheric, che lo contattò tramite LinkedIn. Lalazar aveva già iniziato a sviluppare un’intelligenza artificiale per studiare il cervello senza ricorrere alla chirurgia e cercava un co-fondatore con mentalità commerciale. Dopo aver parlato con circa 75 candidati, la sua ricerca lo portò a Littwin.
All’epoca, Littwin aveva contribuito a FaceID e stava lavorando al tracciamento manuale per Vision Pro, un prodotto di realtà aumentata. Per questi progetti, aveva accumulato una quantità massiva di dati da "centinaia di migliaia di soggetti" per addestrare i modelli di deep learning. "C’erano operazioni di raccolta dati imponenti dietro questi progetti e sapevamo di dover costruire qualcosa di molto simile in Hemispheric", ha affermato Littwin, "e lo abbiamo fatto".
Attualmente, la diagnosi di condizioni come depressione, Alzheimer e Parkinson si basa in gran parte su questionari soggettivi e osservazioni comportamentali, a causa delle variazioni individuali nell’attività cerebrale. Per superare questa limitazione, Littwin e Lalazar hanno raccolto la loro "risorsa più preziosa": un quarto di milione di ore di dati cerebrali da 100.000 volontari pagati in Asia, a Tel Aviv e a Boston. I partecipanti sono stati coinvolti in una serie di attività simili a giochi che attivavano diverse aree del cervello.
Questi dati hanno permesso di addestrare un modello "frontiera" che deduce la funzione cerebrale dall’attività elettrica all’interno del cranio, analogamente a come i grandi modelli linguistici analizzano il testo. Il modello generalizzato è stato poi testato su sottogruppi di persone con diagnosi di PTSD, schizofrenia e depressione, mostrando deduzioni accurate sulla salute cerebrale degli individui. Il team sta ora conducendo uno studio clinico per verificare se il modello possa diagnosticare e persino prevedere l’Alzheimer.
Hemispheric prevede di sottomettere il suo primo prodotto, mirato allo studio del PTSD, alla FDA per l’approvazione all’inizio del prossimo anno, con l’obiettivo di renderlo disponibile al pubblico entro la fine del 2027. Il processo diagnostico prevede che un paziente indossi una cuffia EEG leggera per circa 15 minuti, interagendo con un’app su un tablet. Il modello AI di Hemispheric aiuterà quindi i medici a decodificare i segnali per formulare diagnosi, selezionare l’intervento più efficace e monitorare i progressi.
"Il futuro che immaginiamo è uno in cui questo sia simile a un esame del sangue", ha dichiarato Lalazar in un’intervista a WIRED. "Il dispositivo sarà molto, molto economico; potrà essere venduto e distribuito nelle cliniche di salute mentale, negli ospedali e persino negli studi degli psicologi." Strumenti diagnostici assistiti dall’AI per condizioni come il cancro ai polmoni sono già in uso clinico e stanno accelerando l’accesso ai trattamenti in tutta Europa, mentre giganti dell’AI come OpenAI e Anthropic si espandono nel settore sanitario, intensificando la competizione.
Hemispheric ha ottenuto finanziamenti seed da investitori americani e israeliani, inclusi venture capital e singoli investitori come Howard Morgan, uno dei primi sostenitori di Uber. I fondi saranno utilizzati per stringere partnership con governi, organizzazioni sanitarie e aziende farmaceutiche, assumere personale negli Stati Uniti e lavorare per l’approvazione normativa. L’azienda prevede anche di raccogliere dati cerebrali da milioni di persone per migliorare ulteriormente il suo modello.
In parallelo, il team sta sviluppando i propri scanner cerebrali, convinto che possano fornire dati più utili per i modelli rispetto agli EEG tradizionali. "Questi dispositivi non sono mai stati costruiti per il machine learning e sicuramente non per il deep learning", ha concluso Littwin.