Primeiro braço robótico controlado pela mente sem implantes cerebrais
Uma equipe de pesquisadores da Universidade Carnegie Mellon, em colaboração com a Universidade de Minnesota, fez um grande avanço no campo do controle de dispositivos robóticos não invasivos. Usando uma interface não-invasiva cérebro-computador (BCI), os pesquisadores desenvolveram o primeiro braço robótico controlado pela mente de sucesso, exibindo a capacidade de rastrear e seguir continuamente um cursor de computador.
Ser capaz de controlar de forma não invasiva os dispositivos robóticos usando apenas pensamentos terá amplas aplicações, em particular beneficiando a vida de pacientes paralisados e aqueles com distúrbios do movimento.
Os BCIs demonstraram ter bom desempenho no controle de dispositivos robóticos usando apenas os sinais detectados pelos implantes cerebrais. Quando dispositivos robóticos podem ser controlados com alta precisão, eles podem ser usados para completar uma variedade de tarefas diárias. Até agora, no entanto, os BCIs com sucesso no controle de armas robóticas usaram implantes cerebrais invasivos. Esses implantes requerem uma quantidade substancial de experiência médica e cirúrgica para instalar e operar corretamente, sem mencionar os custos e riscos potenciais para os pacientes, e, como tal, seu uso tem sido limitado a apenas alguns casos clínicos.
Um grande desafio na pesquisa da BCI é desenvolver uma tecnologia menos invasiva ou totalmente não invasiva que permita aos pacientes paralisados controlar seu ambiente ou membros robóticos usando seus próprios “pensamentos”. Essa tecnologia BCI não invasiva, se bem-sucedida, traria a tecnologia tão necessária a vários pacientes e até mesmo à população em geral.
No entanto, os BCIs que usam sensoriamento externo não invasivo, em vez de implantes cerebrais, recebem sinais “mais sujos”, levando a uma resolução menor atual e a um controle menos preciso. Assim, ao usar apenas o cérebro para controlar um braço robótico, um BCI não invasivo não suporta o uso de dispositivos implantados. Apesar disso, os pesquisadores da BCI seguiram adiante, de olho no prêmio de uma tecnologia menos ou não invasiva que poderia ajudar os pacientes em todos os lugares diariamente.
Bin He, professor e chefe do Departamento de Engenharia Biomédica da Carnegie Mellon University, está atingindo esse objetivo, uma descoberta importante por vez.
“Houve grandes avanços em dispositivos robóticos controlados pela mente usando implantes cerebrais. É uma excelente ciência”, diz He. “Mas o objetivo final não é invasivo. Os avanços na decodificação neural e a utilidade prática do controle robótico não-invasivo do braço terão implicações importantes no desenvolvimento de neurorobóticos não invasivos”.
Usando novas técnicas de sensoriamento e aprendizado de máquina, ele e seu laboratório conseguiram acessar sinais dentro do cérebro, conseguindo uma alta resolução de controle sobre um braço robótico. Com neuroimagem não invasiva e um novo paradigma de perseguição contínua, ele está superando os sinais barulhentos de EEG, levando a melhorar significativamente a decodificação neural baseada em EEG e facilitando o controle de dispositivo robótico 2D contínuo em tempo real.
Usando um BCI não invasivo para controlar um braço robótico que está rastreando um cursor em uma tela de computador, pela primeira vez, Ele mostrou em seres humanos que um braço robótico pode agora seguir o cursor continuamente. Enquanto os braços robóticos controlados por humanos, de forma não-invasiva, haviam previamente seguido um movimento de movimentos bruscos e discretos – como se o braço robótico estivesse tentando “alcançar” os comandos do cérebro – agora, o braço segue o cursor em um movimento suave e contínuo. caminho.
Em um artigo publicado na Science Robotics , a equipe estabeleceu uma nova estrutura que aborda e aprimora os componentes “cérebro” e “computador” da BCI aumentando o engajamento e o treinamento do usuário, bem como a resolução espacial de dados neurais não invasivos por meio da geração de imagens de origem EEG.
O artigo, “Neuroimagem não-invasiva aprimora o rastreamento neural contínuo para controle de dispositivos robóticos”, mostra que a abordagem única da equipe para resolver esse problema não apenas melhorou o aprendizado BCI em quase 60% para tarefas tradicionais de centro-fora, mas também aprimorou o rastreamento contínuo de um computador cursor em mais de 500%.
A tecnologia também tem aplicativos que podem ajudar diversas pessoas, oferecendo um “controle mental” seguro e não invasivo de dispositivos que permitem às pessoas interagir e controlar seus ambientes. Até agora, a tecnologia foi testada em 68 pessoas com capacidade física (até 10 sessões para cada assunto), incluindo controle de dispositivos virtuais e controle de um braço robótico para perseguição contínua. A tecnologia é diretamente aplicável aos pacientes, e a equipe planeja realizar testes clínicos em um futuro próximo.
“Apesar dos desafios técnicos usando sinais não invasivos, estamos totalmente comprometidos em trazer esta tecnologia segura e econômica para as pessoas que podem se beneficiar dela”, diz He. “Este trabalho representa um passo importante nas interfaces cérebro-computador não-invasivas, uma tecnologia que um dia pode se tornar uma tecnologia assistiva abrangente que ajuda a todos, como os smartphones”.
Com informações: Science Daily