Interface cérebro-máquina smosável transforma intenções em ações

Prévia do material em texto

1/3
Interface cérebro-máquina smosável transforma intenções
em ações
Medir com precisão os sinais cerebrais é fundamental para determinar quais ações um usuário deseja
executar.
Woon-Hong Yeo, professor associado da Escola de Engenharia Mecânica da Georgia Tech
Um novo sistema de interface cérebro-máquina vestível (IMC) poderia melhorar a qualidade de vida de
pessoas com disfunção motora ou paralisia, mesmo aquelas que lutam com a síndrome de
encarceramento – quando uma pessoa está totalmente consciente, mas incapaz de se mover ou se
comunicar.
Uma equipe internacional multi-institucional de pesquisadores liderada pelo laboratório de Woon-Hong
Yeo, do Instituto de Tecnologia, da Georgia Institute of Technology, combinou eletrônicos de couro
cabeludo macio sem fio e realidade virtual em um sistema de IMC que permite ao usuário imaginar uma
ação e controlar sem fio uma cadeira de rodas ou braço robótico.
A equipe, que incluiu pesquisadores da Universidade de Kent e da Universidade Yonsei, descreve o
novo sistema de IMC baseado em imagens motoras este mês na revista Advanced Science.
“A principal vantagem deste sistema para o usuário, em comparação com o que existe atualmente, é que
ele é macio e confortável de usar, e não tem fios”, disse Yeo, professor associado do George W. Escola
Woodruff de Engenharia Mecânica.
2/3
Os sistemas de IMC são uma tecnologia de reabilitação que analisa os sinais cerebrais de uma pessoa e
traduz essa atividade neural em comandos, transformando intenções em ações. O método não invasivo
mais comum para adquirir esses sinais é o ElectroEncephaloGraphy, EEG, que normalmente requer
uma tampa craniana de eletrodo pesada e uma teia emaranhada de fios.
Esses dispositivos geralmente dependem muito de géis e pastas para ajudar a manter o contato com a
pele, exigem horários de configuração extensos, geralmente são inconvenientes e desconfortáveis de
usar. Os dispositivos também sofrem com a má aquisição de sinal devido à degradação do material ou
artefatos de movimento – o “ruído” auxiliar que pode ser causado por algo como ranger os dentes ou
piscar os olhos. Este ruído aparece em dados cerebrais e deve ser filtrado.
O sistema EEG portátil Yeo projetado, integrando eletrodos de micronela imperceptível com circuitos
sem fio macios, oferece aquisição de sinal aprimorada. Medir com precisão esses sinais cerebrais é
fundamental para determinar quais ações um usuário deseja realizar, para que a equipe integre um
poderoso algoritmo de aprendizado de máquina e um componente de realidade virtual para enfrentar
esse desafio.
O novo sistema foi testado com quatro seres humanos, mas ainda não foi estudado com indivíduos com
deficiência.
“Esta é apenas uma primeira demonstração, mas estamos entusiasmados com o que vimos”, observou
Yeo, diretor do Centro de Interfaces Centrais Humanas e Engenharia da Georgia Tech, sob o Instituto de
Eletrônica e Nanotecnologia, e membro do Instituto Petit de Bioengenharia e Biociência.
A equipe de Yeo originalmente introduziu a interface cérebro-máquina cerebral e wearable e macio em
um estudo de 2019 publicado na Nature Machine Intelligence. O principal autor desse trabalho, Musa
Mahmood, também foi o principal autor do novo trabalho de pesquisa da equipe.
“Esta nova interface cérebro-máquina usa um paradigma totalmente diferente, envolvendo ações
motoras imaginadas, como agarrar com qualquer mão, o que libera o assunto de ter que olhar para
muitos estímulos”, disse Mahmood, um estudante de doutorado no laboratório de Yeo.
No estudo de 2021, os usuários demonstraram controle preciso dos exercícios de realidade virtual
usando seus pensamentos – suas imagens motoras. As pistas visuais aprimoram o processo tanto para
o usuário quanto para os pesquisadores que coletam informações.
“Os prompts virtuais provaram ser muito úteis”, disse Yeo. “Eles aceleram e melhoram o engajamento e
a precisão do usuário. E conseguimos registrar atividades contínuas e de alta qualidade de imagens
motoras.”
De acordo com Mahmood, o trabalho futuro no sistema se concentrará na otimização da colocação de
eletrodos e na integração mais avançada do EEG baseado em estímulos, usando o que aprenderam
com os dois últimos estudos.
Referência: Musa Mahmood, et al., Sistema de Eletrônicos Escaluais Maciosas Sem Fio e Sistema de
Realidade Virtual para Interfaces cerebrais-máquinas baseadas em imagens de motor, Ciência
avançada (2021). DOI: 10.1002/advs.202101129; comunicado de imprensa fornecido pela Georgia Tech
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/advs.202101129
https://www.eurekalert.org/pub_releases/2021-07/giot-wbi072121.php
3/3
ASN WeeklyTradução
Inscreva-se para receber nossa newsletter semanal e receba as últimas notícias científicas diretamente
na sua caixa de entrada.
ASN WeeklyTradução
Inscreva-se no nosso boletim informativo semanal e receba as últimas notícias científicas.