Novo sistema permite controlar robôs com o pensamento

Pesquisadores do Instituto Avançado de Ciência e Tecnologia da Coreia do Sul (KAIST), desenvolveram um novo sistema capaz de decodificar sinais cerebrais para controlar braços robóticos. O dispositivo traduz as ondas neurais para depois convertê-las em movimentos como agarrar e soltar.

A interface cérebro-máquina é baseada em uma técnica conhecida como eletrocorticografia (Ecog), um método invasivo que envolve a utilização de eletrodos implantados diretamente na superfície do córtex cerebral, logo abaixo do couro cabeludo. Esse sistema permite monitorar sinais neurais com alta resolução espacial e menos ruídos de fundo.

“O sistema Ecog é usado principalmente para encontrar fontes potenciais de ataques epilépticos, o que significa que os eletrodos são colocados em locais diferentes e podem não estar nas regiões ideais do cérebro para detectar sinais sensoriais, dificultando a previsão de movimentos”, explica professor Jaeseung Jeong, autor principal do estudo.

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Decodificando o cérebro

Para aumentar a detecção dos sinais sensoriais em outras regiões do cérebro, os cientistas apostaram em um novo método que identifica ondas neurais durante o movimento do braço. O dispositivo chamado “rede de estado de eco” é baseado em um sistema de aprendizagem de máquina que analisa e prevê esses sinais, além de um modelo matemático de probabilidade conhecido como distribuição gaussiana.

Testes com pacientes instruídos a agarrar e soltar bolas usando o sistema de decodificação cerebral (Imagem: Reprodução/KAIST)

Durante os testes, os pesquisadores registraram os sinais cerebrais de quatro pessoas com epilepsia enquanto realizavam tarefas de alcançar e agarrar um objeto. Como os eletrodos foram colocados seguindo fontes potenciais de crises epiléticas, apenas 22% e 44% deles estavam localizados nas regiões responsáveis pelo controle dos movimentos.

“Os participantes receberam estímulos visuais, como uma bola de tênis real colocada na frente deles ou por meio de óculos de realidade virtual. Pedimos que eles estendessem a mão, agarrassem um objeto e depois soltassem, enquanto usavam sensores de movimento em seus pulsos e dedos. Em uma segunda tarefa, eles foram instruídos a se imaginar avançando sem movimentar os braços”, acrescenta Jeong.

Leitura da mente

Os resultados mostraram que, tanto os movimentos reais quanto os imaginários realizados pelos braços, poderiam prever direções a partir dos sinais cerebrais. Com base nos testes, os cientistas perceberam que o novo decodificador neural era capaz de “ler a mente” do usuário com uma eficiência muito maior.

Sistema de aprendizagem de máquina usado para interpretar ondas neurais (Imagem: Reprodução/KAIST)

O dispositivo conseguiu classificar com sucesso a movimentação dos braços em 24 direções no espaço tridimensional, tanto nas tarefas reais quanto nas virtuais. Os pesquisadores usaram uma simulação de computador para provar que o sistema também será capaz de controlar um braço robótico no futuro.

“Esses resultados sugerem que o novo sistema baseado em aprendizagem de máquina consegue interpretar a direção de qualquer movimento. Ainda temos que melhorar a precisão e a eficiência do decodificador, mas daqui a alguns anos, esse dispositivo poderá ser usado para ajudar pessoas com deficiências de movimento ou sensoriais em tempo real”, encerra o professor Jaeseung Jeong.

Fonte: Kaist

Fonte feed: canaltech.com.br

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