Telepatia: Controlando Robôs com o Cérebro

No dia 06, A pesquisa desenvolvida por uma equipe da Universidade de Boston e do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial (CSAIL) do Massachusetts Institute of Technology (MIT) foi publicada (link em inglês) e será apresentado na Conferência Internacional IEEE sobre Robótica e Automação (ICRA) em Cingapura maio deste ano.
Essa equipe está trabalhando na criação de um sistema de feedback que permite que as pessoas corrijam erros de robôs instantaneamente com o uso apenas de seus cérebros.
Para que os robôs façam o que queremos, eles precisam entender de alguma forma nossos comandos. Muitas vezes, isso significa ter que conhecer eles a meio caminho: ensinando as complexidades da linguagem humana, por exemplo, ou dando a eles comandos explícitos para tarefas muito específicas.
Usando uma interface chamada cérebro-computador (BCI) para se comunicar com um robô (não é novo), mas a maioria dos métodos exige que as pessoas treinem com o BCI e até aprendam a modular seus pensamentos para ajudar a máquina a entender, disseram os pesquisadores.
No estudo, os pesquisadores descreveram como eles coletaram dados de eletroencefalografia (EEG) de voluntários assistindo a um tipo comum de robô humanoide industrial (chamado Baxter da Rethink Robotics) executando uma tarefa de classificação de objeto.
 Os novos algoritmos de aprendizado mecânico da equipe permitem que o sistema classifique as ondas cerebrais no espaço de 10 a 30 milissegundos. veja no vídeo abaixo:

Vídeo: CSAIL
Futuramente ele poderá oferecer uma forma intuitiva e instantânea de comunicação com máquinas, para aplicações tão diversas como a supervisão de robôs de fábrica e controle de próteses robóticas, disseram os pesquisadores. Podemos pensar mais além, por exemplo, corrigir ações erradas dos carros autônomos quando possivelmente poderia ocorrer uma bátida por erro ou falha do algorítimo de condução.
Enquanto o sistema atualmente lida com atividades de escolha binária relativamente simples, o autor sênior do jornal diz que o trabalho sugere que poderíamos um dia controlar os robôs de formas muito mais intuitivas.
“Imagine ser capaz de dizer instantaneamente a um robô para fazer uma determinada ação, sem precisar digitar um comando, apertar um botão ou até dizer uma palavra”, diz a diretora da CSAIL, Daniela Rus. “Uma abordagem simplificada como essa melhoraria na nossas habilidades para supervisionar robôs de fábrica, carros sem motorista e outras tecnologias que ainda nem inventamos”.
O artigo que apresentou o trabalho foi escrito pelo candidato Andres F. Salazar Gomez, do Ph.D., pelo candidato do CSAIL Joseph Del Preto, e pela cientista Stephanie Gil do CSAIL, sob a supervisão do professor Rus e Frank H. Guenther da Boston University (BU). O artigo foi recentemente aceito para a Conferência Internacional IEEE sobre Robótica e Automação (ICRA), que terá lugar em Cingapura em Maio deste ano.

Interação Intuitiva Homem-Robô

Trabalhos anteriores em robótica controlada por EEG exigiram que os seres humanos treinassem para “pensar” de uma forma prescrita que os computadores possam reconhecer. Por exemplo, um operador pode ter que olhar para um de dois displays de luz brilhante, cada um dos quais corresponde a uma tarefa diferente para o robô para executar.
A desvantagem deste método é que o processo de treinamento e o ato de modular os pensamentos podem ser taxado, especialmente para as pessoas que supervisionam tarefas na navegação ou construção que requerem concentração intensa.
A equipe de Rus quis fazer a experiência mais natural. Para fazer isso, eles se concentraram em sinais cerebrais chamados de “potenciais relacionados a erros” (ErrPs), que são gerados sempre que nossos cérebros percebem um erro. Como o robô indica qual escolha ele planeja fazer, o sistema usa ErrPs para determinar se o ser humano concorda com a decisão.

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“Enquanto você observa o robô, tudo o que tem a fazer é concordar ou discordar mentalmente com o que está fazendo”, diz Rus. “Você não precisa se treinar para pensar de uma certa maneira, a máquina se adapta a você, e não o contrário”.
Os sinais ErrPs são extremamente fracos, o que significa que o sistema tem que ser ajustado o suficiente para classificar o sinal e incorporá-lo no loop de realimentação para o operador humano. Além de monitorar os ErrPs iniciais, a equipe também procurou detectar “erros secundários” que ocorrem quando o sistema não percebe a correção original do ser humano.
“Se o robô não tem certeza sobre a sua decisão, pode desencadear uma resposta humana para obter uma resposta mais precisa”, diz Gil. “Esses sinais podem melhorar drasticamente a precisão, criando um diálogo contínuo entre humanos e robôs na comunicação de suas escolhas”.
Enquanto o sistema ainda não pode reconhecer erros secundários em tempo real, Gil espera que o modelo seja capaz de melhorar para cima de 90% de precisão.
Além disso, uma vez que os sinais ErrPs mostraram ser proporcionais à forma como o erro do robô é notório, a equipe acredita que os sistemas futuros poderiam se estender a tarefas de múltipla escolha mais complexas.
Salazar Gomez observa que o sistema pode até ser útil para pessoas que não conseguem se comunicar verbalmente: uma tarefa como a ortografia pode ser realizada através de uma série de opções binárias discretas, que ele compara a uma forma avançada de piscar que permitiu que a vítima de acidente vascular cerebral Jean Dominique Bauby escrever seu livro de memórias “O Sino de Mergulho e a Borboleta.”
“Este trabalho nos aproxima do desenvolvimento de ferramentas eficazes para robôs e próteses controladas pelo cérebro”, diz Wolfram Burgard, professor de ciência da computação da Universidade de Freiburg, que não participou da pesquisa. “Dado o quão difícil pode ser traduzir a linguagem humana em um sinal significativo para robôs, o trabalho nesta área poderia ter um impacto verdadeiramente profundo sobre o futuro da colaboração humano-robô”.

Fonte: MIT News

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2 Comentários
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