Pesquisadores da Universidade de Washington querem inovar tecnologia da interface cérebro-computador (ICC) ao ensinar novas habilidades a robôs através de sinais cerebrais.
A pesquisa ICC tem atingido seu auge em “substitutos robóticos” que oferecem a pessoas paralisadas a liberdade para explorar o ambiente, manipular objetos, etc.
O cérebro gera um sinal involuntário, conhecido como P300 ou P3, toda vez que reconhece um objeto. Este sinal é causado por milhões de neurônios de forma sincronizada. Essa informação tem sido usada por muitos pesquisadores para criar aplicativos ICC que permitem aos usuários soletrar uma palavra, identificar imagens, entre outras coisas.
No estudo recente, os pesquisadores programaram um robô humanóide com comportamentos simples, que os usuários poderiam selecionar através de fios de eletroencefalograma (EEG) que pegam sua atividade cerebral.
O objetivo inicial da equipe era que o usuário enviasse um comando para o robô processá-lo em um movimento. No entanto, isso requer a programação do robô com um conjunto pré-definido de comportamentos muito simples, uma abordagem que os pesquisadores acharam muito limitante.
A ideia passou a ser dar ao robô a capacidade de aprender, o que permitiria uma maior amplitude de movimentos e respostas.
Segundo os pesquisadores, o cérebro está organizado em vários níveis de controle. Os circuitos de baixo nível cuidam de comportamentos como caminhar, enquanto o nível mais elevado permite que você execute outros comportamentos.
Por exemplo, dirigir um carro pela primeira vez exige aprendizagem, e mais tarde torna-se um comportamento de baixo nível quase autônomo, que faz com que você consiga reconhecer e acenar para um amigo na rua enquanto está dirigindo.
A equipe da pesquisa quer emular esse tipo de comportamento, embora de uma forma mais simplista, e para isso estão desenvolvendo uma interface “hierárquica” cérebro-computador para controlar um robô.
Um comportamento ensinado inicialmente pelo usuário será traduzido em um comando de nível superior. Quando pedido mais tarde, os detalhes do comportamento serão totalmente manipulados pelo robô.
Uma vez que uma pessoa coloca a “touca” de EGG, ela pode optar por ensinar ao robô uma nova habilidade, ou executar um comando conhecido através de um menu. No modo “ensinar”, algoritmos de aprendizado da máquina são utilizados para mapear as leituras dos sensores do robô a comandos apropriados.
Se o robô for bem sucedido na aprendizagem do novo comportamento, o usuário pode pedir que o sistema o armazene como um comando de alto nível novo, que aparecerá na lista de opções disponíveis da próxima vez.
O sistema resultante é tanto adaptável quanto hierárquico. Adaptável porque aprende com o usuário, e hierárquico, pois os novos comandos podem ser compostos de sequências de comandos previamente aprendidos.
A interface adaptativa do cérebro é extremamente útil porque pode permitir aos pacientes paralisados ensinar diretamente um robô a fazer algo, libertando-os da necessidade de usar mouse, teclado ou telas sensíveis ao toque, que são feitas para usuários mais capazes.
Mas o ICC também pode ser um processo demorado e atrapalhado, pois leva algum tempo para que o sistema identifique os sinais do cérebro.
O principal desafio no momento é conseguir que o sistema seja preciso, tendo em vista o quão ruidosos podem ser os sinais de EEG. O EEG pode ser usado para ensinar habilidades simples aos robôs, como navegar para um local novo, mas os pesquisadores não esperam ensinar ao robô habilidades complexas que envolvem muita manipulação, como abrir um frasco de remédio ou amarrar um sapato.
O protótipo mais recente da equipe é o robô “Mitra”, que significa “amigo”. É um humanóide de dois metros de altura que pode caminhar, procurar objetos familiares e pegar ou largar objetos. A equipe está construindo uma ICC que pode ser usada para treinar o Mitra a andar para locais diferentes dentro de um quarto.
Segundo os pesquisadores, pode ser possível atingir um grau maior de controle, quer através da utilização de uma ICC invasiva, ou permitindo ao usuário selecionar vídeos de ações humanas que o robô poderá tentar aprender.
Um esforço paralelo do mesmo laboratório está trabalhando em imitações baseadas em algoritmos de aprendizagem que permitem que um robô imite ações complexas, como chutar uma bola ou levantar objetos, só de assistir um ser humano realizar a tarefa.[BBC]
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