Xi'an, 30 mar (Xinhua) -- Agora, os usuários podem comandar um cão robô usando nada além de sua intenção mental: com apenas um pensamento, a máquina planeja autonomamente seu trajeto, evita obstáculos e navega com precisão até um local designado.

   Essa cena de ficção científica tornou-se realidade na Universidade Jiaotong de Xi'an, no noroeste da China, graças a uma descoberta do professor Xu Guanghua e sua equipe, que integraram com sucesso o controle baseado em eletroencefalograma (EEG) à navegação autônoma.

   No centro dessa conquista está a tecnologia de interface cérebro-computador (BCI, em inglês) não invasiva, que captura sinais elétricos de atividades neuronais para permitir o controle preciso de dispositivos mecânicos, explicou Xu.

   Ele descreveu o sistema como uma espécie de "controle remoto na sua mente". Quando um usuário forma uma intenção, como "seguir em frente", o cérebro gera sinais de EEG correspondentes. O sistema coleta e decodifica esses sinais, identifica o comando pretendido, o traduz em uma instrução de controle e o envia ao cão robô, que então executa o movimento.

   Atualmente, o sistema suporta 11 comandos mentais básicos, incluindo avançar, recuar e virar, com potencial para expansão futura. Sua precisão de reconhecimento ultrapassa 95%, e o atraso entre o pensamento e a ação é de apenas cerca de um segundo.

   Em meio a um surto global de pesquisas em BCI, as tecnologias invasivas oferecem alta precisão, mas dependem de implantação cirúrgica, acarretando riscos de trauma, infecção, rejeição imunológica e degradação do sinal ao longo do tempo -- fatores que as tornam caras e difíceis de expandir.

   Em contrapartida, a abordagem não invasiva escolhida pela equipe de Xu é segura, econômica, fácil de usar e adequada para uma ampla gama de aplicações, particularmente na medicina de reabilitação e em ambientes de consumo.

   Sinais não invasivos, no entanto, são inerentemente menos precisos, tornando o controle contínuo e refinado em tempo real um desafio. Xu observou que exigir que os usuários controlassem manualmente cada movimento e ajuste de postura não só seria extremamente difícil, mas também os colocaria sob intensa tensão mental -- frustrando o próprio propósito do empoderamento tecnológico.

   Para resolver esse problema, a equipe foi além do foco restrito na precisão do sinal e adotou um modelo de colaboração homem-máquina com funções claramente definidas. "Os seres humanos são responsáveis apenas por emitir intenções de alto nível, como 'para onde ir' -- a parte da tomada de decisão que o cérebro lida com mais facilidade", disse Xu.

   "Enquanto isso, tarefas repetitivas de alta precisão e alta velocidade, como navegação autônoma, percepção ambiental, desvio dinâmico de obstáculos e execução de movimentos, são tratadas inteiramente pelos próprios sistemas inteligentes da máquina", disse ele.

   Essa abordagem melhora significativamente a eficiência e a estabilidade do sistema, contorna as limitações da precisão de sinais não invasivos e maximiza os pontos fortes complementares da tomada de decisão humana e da execução da máquina -- aproximando a tecnologia de BCI da aplicação prática.

   Xu enfatizou que o avanço da tecnologia de BCI requer tanto avanços sustentados em tecnologias centrais quanto uma integração profunda com campos de ponta, como inteligência artificial, navegação autônoma e percepção inteligente. O trabalho de sua equipe incorpora esse duplo caminho: usar inovação prática para resolver as deficiências das interfaces não invasivas, ao mesmo tempo em que baseia o desenvolvimento nas necessidades do mundo real.

   Xu imagina sistemas de interação cérebro-computador que combinem perfeitamente a tomada de decisão humana com a inteligência mecânica, tornando os robôs, em última instância, assistentes capazes na vida cotidiana.

   O cão robô é promissor como auxílio para pessoas com deficiência, bem como para aplicações no cuidado de idosos, assistência médica, treinamento de reabilitação e companhia inteligente, disse ele.