Programa de Aprendizado de Máquina Conecta-se ao Cérebro Humano e Comanda Robôs

Pesquisadores da Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne desenvolveram um programa de aprendizado de máquina que pode ser conectado ao cérebro humano e usado para comandar um robô. O programa pode alterar os movimentos do robô com base em sinais elétricos do cérebro.

Esses novos avanços podem ajudar pacientes tetraplégicos que não conseguem falar ou realizar movimentos. Isso se baseia no grande trabalho que já foi feito no passado para desenvolver sistemas que ajudem esses pacientes a realizar tarefas por conta própria.

O estudo foi publicado em Communications Biology.

A Prof. Aude Billard é chefe do Laboratório de Algoritmos e Sistemas de Aprendizado da EPFL.

“Pessoas com lesão na medula espinhal frequentemente experimentam déficits neurológicos permanentes e graves deficiências motoras que as impedem de realizar até as tarefas mais simples, como segurar um objeto”, disse Billard. “A ajuda de robôs pode ajudar essas pessoas a recuperar parte de sua destreza perdida, pois o robô pode executar tarefas em seu lugar.”

Movendo o Robô com Pensamentos

Junto com José del R. Millán, a Prof. Billard e os dois grupos de pesquisa desenvolveram o programa de computador, que não precisa de controle de voz ou toque. Os pacientes podem mover o robô apenas com seus pensamentos.

Os pesquisadores começaram a desenvolver o sistema com base em um braço robótico que havia sido desenvolvido anos atrás. Ele pode se mover para frente e para trás, da direita para a esquerda, bem como repositionar objetos à sua frente e contornar obstáculos em seu caminho.

“Em nosso estudo, programamos um robô para evitar obstáculos, mas poderíamos ter escolhido qualquer outra tarefa, como encher um copo de água ou empurrar ou puxar um objeto”, diz a Prof. Billard.

Os pesquisadores então melhoraram o mecanismo do robô para evitar obstáculos, tornando-o mais preciso.

Carolina Gaspar Pinto Ramon Correia é uma aluna de doutorado no laboratório da Prof. Billard.

“Inicialmente, o robô escolhia um caminho que era muito amplo para alguns obstáculos, levando-o muito longe, e não era amplo o suficiente para outros, mantendo-o muito perto”, diz Correia. “Como o objetivo do nosso robô era ajudar pacientes paralisados, tivemos que encontrar uma maneira para que os usuários pudessem se comunicar com ele sem precisar falar ou se mover.”

Desenvolvendo o Algoritmo

Para fazer isso, eles tiveram que desenvolver um algoritmo que pudesse ajustar os movimentos do robô com base apenas nos pensamentos de um paciente. O algoritmo foi conectado a um capacete equipado com eletrodos para realizar exames de EEG da atividade cerebral do paciente.

O paciente só precisa olhar para o robô para usar o sistema. Quando o robô faz um movimento incorreto, o cérebro do paciente emite uma “mensagem de erro” por meio de um sinal claramente identificável, que indica ao robô que ele está realizando uma ação errada. O robô não entenderá por que está recebendo o sinal inicialmente, mas a mensagem de erro é então alimentada no algoritmo. O algoritmo usa uma abordagem de aprendizado de reforço inverso para descobrir o que o paciente deseja e quais ações o robô deve tomar.

O processo de tentativa e erro significa que o robô tenta diferentes movimentos para ver qual é o correto, e geralmente são necessárias apenas três a cinco tentativas para descobrir a resposta certa.

“O programa de IA do robô pode aprender rapidamente, mas você precisa dizer a ele quando ele comete um erro para que ele possa corrigir seu comportamento”, diz o Prof. Millán. “Desenvolver a tecnologia de detecção de sinais de erro foi um dos principais desafios técnicos que enfrentamos.”

Iason Batzianoulis é o autor principal do estudo.

“O que foi particularmente difícil em nosso estudo foi ligar a atividade cerebral do paciente ao sistema de controle do robô – ou, em outras palavras, ‘traduzir’ os sinais cerebrais do paciente em ações realizadas pelo robô”, diz Batzianoulis. “Fizemos isso usando aprendizado de máquina para ligar um determinado sinal cerebral a uma tarefa específica. Em seguida, associamos as tarefas a controles individuais do robô para que o robô faça o que o paciente tem em mente.”

Os pesquisadores acreditam que o algoritmo pode eventualmente ser usado para controlar cadeiras de rodas.

“Por agora, ainda há muitos obstáculos de engenharia a serem superados”, diz a Prof. Billard. “E as cadeiras de rodas apresentam um conjunto completamente novo de desafios, pois tanto o paciente quanto o robô estão em movimento.”