Ler seus pensamentos antes de você digitá-los parece ficção científica. A Conduit, uma startup de São Francisco, está apostando que é um problema de engenharia.
Naomi Bashkansky, graduada em ciência da computação por Harvard e ex-pesquisadora da OpenAI, anunciou sua saída do laboratório de IA no final de julho de 2026 para se juntar à Conduit como pesquisadora fundadora. A empresa está desenvolvendo modelos de IA que decodificam a atividade cerebral em texto, sem implantar nada em seu crânio.
O anúncio foi feito em 5 de agosto de 2026 e ocorreu em um momento interessante. As interfaces cérebro-computador não invasivas sempre ocuparam um segundo plano em relação às abordagens cirúrgicas na imaginação pública. A Conduit argumenta que o caminho não invasivo, combinado com dados suficientes e modelos suficientemente bons, pode fechar essa lacuna.
O conjunto de dados play
A Conduit afirma ter construído o maior conjunto de dados neuro-linguísticos do mundo, aproximadamente 10.000 horas de gravações coletadas de milhares de participantes em apenas seis meses dentro de uma instalação dedicada em São Francisco. Em dezembro de 2025, esse número supostamente supera em tamanho e complexidade todos os conjuntos de dados neuro-linguísticos públicos existentes.
A empresa coleta esses dados usando EEG, uma técnica não invasiva que mede a atividade elétrica ao longo do couro cabeludo, combinada com outras modalidades de gravação. Os voluntários são remunerados entre US$ 50 e US$ 55 por sessão.
O objetivo é treinar os grandes modelos de base cerebral, chamados pela Conduit, o equivalente neural-dados das arquiteturas do tipo GPT. A ambição é decodificar conteúdo semântico, ou seja, o que alguém está pensando, e não apenas em qual direção pretendiam mover o cursor.
Quem está construindo isso
O trabalho anterior de Bashkansky na OpenAI concentrou-se em auditoria de segurança de IA e interpretabilidade de modelos de linguagem. Ela também publicou sobre estabilidade de instruções em modelos de linguagem, uma área da pesquisa de alinhamento focada na confiabilidade com que um modelo segue instruções sob diversas condições.
O Conduit foi co-fundado por pesquisadores de Oxford e Cambridge, segundo coberturas iniciais, proporcionando à equipe um currículo acadêmico transatlântico além de sua base operacional em São Francisco. A empresa é explicitamente organizada em torno de um modelo centrado em dados, priorizando a escala dos conjuntos de dados como o principal motor do desempenho do modelo.
O que isso significa para o mercado
Para investidores que acompanham o espaço de hardware relacionado à IA, o sinal interessante aqui não é apenas o lançamento de uma startup. É o padrão: pesquisadores sérios de IA com fundo em alinhamento e interpretabilidade agora estão migrando para a neurotecnologia, trazendo consigo um plano de escalonamento de dados que funcionou na modelagem de linguagem.
Um sistema confiável de pensamento para texto transformaria a comunicação para pessoas com ELA, síndrome de locked-in ou outras condições que eliminam a saída motora.
Conduit não divulgou valores de financiamento. O que observar é o desempenho do modelo em tarefas de decodificação semântica à medida que o conjunto de dados cresce, a postura regulatória da FDA sobre a coleta de dados neurais não invasivos e se laboratórios concorrentes, acadêmicos ou comerciais, conseguem reduzir a lacuna de conjuntos de dados que a Conduit atualmente afirma como sua principal vantagem competitiva.