Um homem paralisado usou sua mente para controlar dois braços robóticos para comer bolo

O homem ainda estava sentado na cadeira, olhando fixamente para um pedaço de bolo na mesa à sua frente. Fios se projetavam de implantes de eletrodos em seu cérebro. Flanqueando-o estavam dois braços robóticos gigantes, cada um maior que toda a parte superior de seu corpo. Um segurava uma faca, o outro um garfo.

“Corte e coma comida. Mova a mão direita para a frente para começar”, ordenou uma voz robótica.

O homem se concentrou em mover seu braço direito parcialmente paralisado para frente. Seu pulso mal se contraiu, mas a mão direita robótica flutuou suavemente para frente, posicionando a ponta do garfo perto do bolo. Outro leve movimento de sua mão esquerda fez a faca avançar.

Vários comandos depois, o homem abriu a boca alegremente e devorou ​​a guloseima pequena, cortada de acordo com a preferência pessoal com a ajuda de seus avatares robóticos. Fazia cerca de 30 anos desde que ele conseguiu se alimentar sozinho.

A maioria de nós não pensa duas vezes antes de usar os dois braços simultaneamente – comendo com garfo e faca, abrindo uma garrafa, abraçando um ente querido, descansando no sofá operando um controle de videogame. A coordenação vem naturalmente ao nosso cérebro.

No entanto, reconstruir esse movimento sem esforço entre dois membros bloqueou interface cérebro-máquina (IMC) há anos. Um obstáculo principal é o nível de complexidade: em uma estimativa, usar membros robóticos para tarefas da vida cotidiana pode exigir 34 graus de liberdade, desafiando até mesmo as configurações de IMC mais sofisticadas.

Um novo estudo, liderado pelo Dr. Francesco V. Tenore na Universidade Johns Hopkins, encontrou uma solução brilhante. Os robôs se tornaram cada vez mais autônomos graças ao aprendizado de máquina. Em vez de tratar membros robóticos como meras máquinas, por que não aproveitar sua programação sofisticada para que humanos e robôs possam compartilhar os controles?

“Esta abordagem de controle compartilhado visa alavancar as capacidades intrínsecas da interface cérebro-máquina e do sistema robótico, criando um ambiente 'o melhor dos dois mundos' onde o usuário pode personalizar o comportamento de uma prótese inteligente,” dito Dr. Francisco Tenore.

Como um sistema de voo automatizado, essa colaboração permite que o humano “pilote” o robô, concentrando-se apenas nas coisas que mais importam – neste caso, o tamanho para cortar cada pedaço de bolo – deixando as operações mais mundanas para o semi- robô autônomo.

A esperança é que esses “sistemas neurorobóticos” – uma verdadeira fusão mental entre os sinais neurais do cérebro e os algoritmos inteligentes de um robô – possam “melhorar a independência e a funcionalidade do usuário”, disse a equipe.

Double Trouble

O cérebro envia sinais elétricos aos nossos músculos para controlar o movimento e ajusta essas instruções com base no feedback que recebe – por exemplo, aquelas que codificam a pressão ou a posição de um membro no espaço. Lesões na medula espinhal ou outras doenças que danificam essa via de sinalização cortam o comando do cérebro sobre os músculos, levando à paralisia.

Os IMCs essencialmente constroem uma ponte através do sistema nervoso lesionado, permitindo que os comandos neurais fluam – seja para operar membros saudáveis ​​ou próteses anexadas. Desde a restauração da caligrafia e da fala até a percepção de estimulação e o controle de membros robóticos, os IMCs abriram o caminho para a restauração da vida das pessoas.

No entanto, a tecnologia foi atormentada por um problema preocupante: controle duplo. Até agora, o sucesso em IMCs tem sido amplamente limitado a mover um único membro – corpo ou não. No entanto, na vida cotidiana, precisamos de ambos os braços para as tarefas mais simples – uma superpotência negligenciada que os cientistas chamam de “movimentos bimanuais”.

Em 2013, o pioneiro do IMC Dr. Miguel Nicolelis da Duke University apresentou a primeira evidência que o controle bimanual com IMCs não é impossível. Em dois macacos implantados com microarrays de eletrodos, os sinais neurais de cerca de 500 neurônios foram suficientes para ajudar os macacos a controlar dois braços virtuais usando apenas suas mentes para resolver uma tarefa computadorizada para uma recompensa (literalmente) suculenta. Embora seja um primeiro passo promissor, os especialistas da época me perguntei se a configuração poderia funcionar com atividades humanas mais complexas.

Mão amiga

O novo estudo adotou uma abordagem diferente: controle compartilhado colaborativo. A ideia é simples. Se usar sinais neurais para controlar ambos os braços robóticos é muito complexo para implantes cerebrais sozinhos, por que não permitir que a robótica inteligente retire parte da carga de processamento?

Em termos práticos, os robôs são primeiro pré-programados para vários movimentos simples, deixando espaço para o humano controlar as especificidades com base em sua preferência. É como um passeio de bicicleta de robô e humano: a máquina pedala em velocidades variadas com base em suas instruções algorítmicas, enquanto o homem controla o guidão e os freios.

Para configurar o sistema, a equipe primeiro treinou um algoritmo para decodificar a mente do voluntário. O homem de 49 anos sofreu uma lesão na medula espinhal cerca de 30 anos antes do teste. Ele ainda tinha um movimento mínimo em seu ombro e cotovelo e podia estender seus pulsos. No entanto, seu cérebro havia perdido o controle sobre seus dedos, roubando-lhe qualquer controle motor fino.

A equipe primeiro implantou seis microarrays de eletrodos em várias partes de seu córtex. No lado esquerdo de seu cérebro – que controla seu lado dominante, o lado direito – eles inseriram duas matrizes nas regiões motora e sensorial, respectivamente. As regiões correspondentes do cérebro direito – controlando sua mão não dominante – receberam uma matriz cada.

Em seguida, a equipe instruiu o homem a realizar uma série de movimentos com as mãos da melhor maneira possível. Cada gesto — flexionar o pulso esquerdo ou direito, abrir ou beliscar a mão — foi mapeado para uma direção de movimento. Por exemplo, flexionar o pulso direito enquanto estende o esquerdo (e vice-versa) correspondeu ao movimento em direções horizontais; ambas as mãos abertas ou beliscando códigos para movimento vertical.

Durante todo o tempo, a equipe coletou sinais neurais que codificam cada movimento da mão. Os dados foram usados ​​para treinar um algoritmo para decodificar o gesto pretendido e alimentar o par externo de braços robóticos de ficção científica, com aproximadamente 85% de sucesso.

Deixe Ele Comer Bolo

Os braços robóticos também receberam algum pré-treinamento. Usando simulações, a equipe primeiro deu aos braços uma ideia de onde o bolo estaria no prato, onde o prato seria colocado na mesa e aproximadamente a que distância o bolo estaria da boca do participante. Eles também ajustaram a velocidade e a amplitude de movimento dos braços robóticos – afinal, ninguém quer ver um braço robótico gigante segurando um garfo pontudo voando em seu rosto com um pedaço de bolo pendurado e mutilado.

Nesta configuração, o participante poderia controlar parcialmente a posição e orientação dos braços, com até dois graus de liberdade de cada lado - por exemplo, permitindo que ele mova qualquer braço esquerda-direita, frente-trás ou rolar esquerda-direita . Enquanto isso, o robô cuidava do resto das complexidades do movimento.

Para ajudar ainda mais a colaboração, uma voz de robô chamou cada passo para ajudar a equipe a cortar um pedaço de bolo e levá-lo à boca do participante.

O homem deu o primeiro passo. Concentrando-se no movimento do pulso direito, ele posicionou a mão robótica direita em direção ao bolo. O robô então assumiu, movendo automaticamente a ponta do garfo para o bolo. O homem poderia então decidir o posicionamento exato do garfo usando controles neurais pré-treinados.

Uma vez definido, o robô moveu automaticamente a mão que empunha a faca para a esquerda do garfo. O homem novamente fez ajustes para cortar o bolo no tamanho desejado, antes que o robô cortasse automaticamente o bolo e o levasse à boca.

“O consumo do pastel era opcional, mas o participante optou por fazê-lo por ser delicioso”, disseram os autores.

O estudo teve 37 ensaios, sendo a maioria calibração. No geral, o homem usou sua mente para comer sete pedaços de bolo, todos “de tamanho razoável” e sem deixar cair nenhum.

Certamente não é um sistema que chegará à sua casa tão cedo. Com base em um par gigantesco de braços robóticos desenvolvidos pela DARPA, a configuração requer amplo conhecimento pré-programado para o robô, o que significa que ele só pode permitir uma única tarefa a qualquer momento. Por enquanto, o estudo é mais uma prova de conceito exploratória de como combinar sinais neurais com autonomia do robô para expandir ainda mais as capacidades do IMC.

Mas quanto próteses cada vez mais inteligentes e acessíveis, a equipe está olhando para frente.

“O objetivo final é a autonomia ajustável que aproveita quaisquer sinais de IMC disponíveis para

sua máxima eficácia, permitindo que o humano controle os poucos DOFs [graus de liberdade] que afetam mais diretamente o desempenho qualitativo de uma tarefa enquanto o robô cuida do resto”, disse a equipe. Estudos futuros explorarão – e empurrarão – os limites dessas combinações mentais de robôs humanos.

Crédito de imagem: Laboratório de Física Aplicada Johns Hopkins

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• Fonte: https://singularityhub.com/2022/07/05/a-paralyzed-man-used-his-mind-to-control-two-robotic-arms-to-eat-cake/