04/01/2022

Robô controlado pela mente aprende com os próprios erros

Redação do Diário da Saúde
Robô controlado pela mente aprende com os próprios erros
Esquema do treinamento do robô usando apenas sinais cerebrais.
[Imagem: Iason Batzianoulis et al. - 10.1038/s42003-021-02891-8]

Robô para tetraplégicos

Um novo programa de computador consegue controlar um robô usando sinais elétricos emitidos pelo cérebro de um paciente.

O programa dispensa qualquer controle de voz ou função de toque - os pacientes podem mover o robô simplesmente com seus pensamentos.

O objetivo é ajudar pacientes tetraplégicos, que estão prisioneiros de seus próprios corpos, incapazes de falar ou realizar o menor movimento. Os pesquisadores vêm trabalhando há anos para desenvolver sistemas que possam ajudar esses pacientes a realizar algumas tarefas por conta própria.

"Pessoas com lesão na medula espinhal costumam apresentar défices neurológicos permanentes e deficiências motoras graves que os impedem de realizar até mesmo as tarefas mais simples, como pegar um objeto. A assistência de robôs pode ajudar essas pessoas a recuperar parte de sua destreza perdida, uma vez que o robô pode executar tarefas em seu lugar," disse a professora Aude Billard, da Escola Politécnica Federal de Lausanne (Suíça).

Robô aprende com os erros

Para desenvolver seu sistema, os pesquisadores começaram com um braço robótico tradicional que eles próprios haviam desenvolvido, que pode se mover para frente e para trás, da direita para a esquerda, reposicionar objetos à sua frente e contornar os objetos em seu caminho.

"Em nosso estudo, programamos o robô para evitar obstáculos, mas poderíamos ter selecionado qualquer outro tipo de tarefa, como encher um copo d'água ou empurrar ou puxar um objeto," contou a professora Billard.

O grande avanço agora, porém, voltou-se para a conexão entre o robô e o usuário.

"Como o objetivo do nosso robô era ajudar pacientes paralíticos, tivemos que encontrar uma forma de os usuários se comunicarem com ele que não precisasse falar ou se mover," contou a pesquisadora Carolina Ramos Correia.

O algoritmo foi conectado a um capacete equipado com eletrodos para executar varreduras de eletroencefalograma (EEG) da atividade cerebral de um paciente. Para usar o sistema, tudo que o paciente precisa fazer é olhar para o robô. Se o robô fizer um movimento incorreto, o cérebro do paciente emitirá uma "mensagem de erro" por meio de um sinal claramente identificável, como se o paciente dissesse "Não, não é assim".

O robô então entenderá que o que está fazendo é errado - mas a princípio não saberá exatamente o porquê. Por exemplo, ele ficou muito perto ou muito longe do objeto? Para ajudar o robô a encontrar a resposta certa, a mensagem de erro é alimentada no algoritmo, que usa uma abordagem de aprendizado por reforço inverso para descobrir o que o paciente deseja e quais ações o robô precisa realizar. Isso é feito por meio de um processo de tentativa e erro, no qual o robô tenta diferentes movimentos para ver qual é o correto.

Robô que aprende rápido

O processo surpreendeu até os pesquisadores pela velocidade que atingiu - geralmente são necessárias apenas entre três e cinco tentativas para o robô descobrir a resposta certa e executar os desejos do paciente.

"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. Fizemos isso usando aprendizado de máquina para conectar um determinado sinal cerebral a uma tarefa específica. Em seguida, associamos as tarefas com controles individuais do robô para que o robô faça o que o paciente tem em mente," concluiu Iason Batzianoulis, membro da equipe.

Os pesquisadores planejam a seguir usar seu algoritmo para controlar cadeiras de rodas.

Checagem com artigo científico:

Artigo: Customizing skills for assistive robotic manipulators, an inverse reinforcement learning approach with error-related potentials
Autores: Iason Batzianoulis, Fumiaki Iwane, Shupeng Wei, Carolina Gaspar Pinto Ramos Correia, Ricardo Chavarriaga, José del R. Millán, Aude Billard
Publicação: Communications Biology
DOI: 10.1038/s42003-021-02891-8
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