Sistemas que podem processar pensamentos e traduzi-los em comandos para mover objetos são muito úteis para pessoas que não falam ou se movem, mas têm uma desvantagem: eles causam fadiga mental.
O cientista mexicano desenvolveu uma interface inteligente que pode ensinar até 90% das instruções do usuário para trabalhar com autonomia e reduzir o cansaço.
O projeto, Automatizando o Sistema de Interface Cérebro-Máquina, é uma iniciativa de Christian Isaac Peñalosa Sánchez, candidato a Ph. D. em Neurologia Cognitiva em Robótica Aplicada na Universidade de Osaka, Japão.
“Trabalho nesse projeto há três anos, ele é baseado em uma interface cérebro-máquina. Sua função é medir a atividade dos neurônios para receber um sinal gerado pelo pensamento, processá-lo e convertê-lo em uma ordem para movimentar, por exemplo, uma prótese robótica, um mouse ou eletrodomésticos”, diz o cientista.
Ele explica que esse sistema consiste em eletrodos localizados no couro cabeludo humano. Eles medem a atividade cerebral na forma de sinais de EEG. Os sinais são usados para detectar padrões gerados por vários pensamentos e estados mentais do usuário.
O sistema também inclui uma interface gráfica que mostra os dispositivos ou objetos disponíveis que interpretam os sinais de EEG e recebem comandos do usuário.
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Além disso, sensores wireless são distribuídos na sala, coletando dados ambientais (temperatura e iluminação); unidades de hardware móvel que ligam e desligam os aparelhos e um algoritmo de inteligência artificial.
“Este último coleta dados de sensores sem fio, eletrodos e comandos do usuário para revelar a correlação entre o ambiente da sala, o estado mental de uma pessoa e suas atividades”, comenta Christian Peñalosa.
Ele acrescenta que, a fim de aliviar os usuários da fadiga mental e da frustração devido à alta concentração durante longos períodos de tempo que são inevitáveis com tais sistemas, o sistema deve se tornar independente. Isso é o que Christian tentou fazer.
“Demos ao sistema oportunidades de aprendizado ao implementar algoritmos inteligentes que aprendem gradualmente as preferências do usuário. Em algum ponto, o sistema pode assumir o controle da maioria dos dispositivos, deixando o usuário se concentrar em outro objetivo."
Por exemplo, uma pessoa pode usá-lo para controlar uma cadeira de rodas elétrica enquanto entra em uma sala de estar usando comandos básicos (para frente, para trás, para a esquerda e para a direita) que o sistema já aprendeu. Na próxima vez que o usuário quiser fazer o mesmo trajeto, basta apertar um botão ou pensar, o carrinho o levará ao seu destino.
Uma vez que o sistema funciona automaticamente, o usuário não precisa mais se concentrar no gerenciamento de diferentes dispositivos. No entanto, o sistema continua a coletar dados de EEG para detectar o sinal de erro. Surge quando as pessoas ficam alarmadas: o sistema ou elas próprias fizeram algo errado.
Por exemplo, se a temperatura ambiente estiver muito alta, o usuário deseja que a janela se abra automaticamente e o sistema liga a TV. O cérebro humano registra essa ação como errada. O sistema recebe um sinal sobre o erro e tenta corrigi-lo.
Os esforços de Peñalosa levaram a resultados significativos: em vários assuntos, o nível de fadiga mental realmente diminuiu depois de trabalhar com o sistema. O nível de aprendizagem de tais sistemas também aumentou significativamente.
