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Robôs que detectam erros antecipadamente
Os robôs geralmente reagem após um erro acontecer.Uma equipe da Universidade Estadual de Oklahoma está trabalhando em um sistema que permite que robôs respondam no momento em que um humano percebe que algo está errado.O sistema lê sinais cerebrais e altera as ações do robô em tempo real.Se uma pessoa detectar um problema, o robô pode desacelerar, parar ou devolver o controle em milissegundos.Isto muda a resposta do robô da correção atrasada para a intervenção precoce.
Ele funciona usando interfaces cérebro-computador para detectar potenciais relacionados a erros, ou ErrPs.Esses sinais aparecem quase que instantaneamente quando uma pessoa reconhece um erro, antes de qualquer ação física.Um boné de eletroencefalograma vestível captura esses sinais e os envia para um robô de controle compartilhado.
Esta abordagem aborda uma lacuna importante na teleoperação.Em trabalhos de alto risco, como o manejo de instalações nucleares ou a inspeção em águas profundas, os robôs não podem operar totalmente por conta própria.O controle humano ajuda, mas leva tempo e é difícil impedir falhas rápidas.A maioria dos robôs detecta problemas somente após o contato.Até então, a resposta pode ser tarde demais.Os sinais cerebrais atuam como um alerta precoce.
Os sinais vêm do córtex cingulado anterior do cérebro, que produz ErrPs como um alerta interno.Como o cérebro reage mais rápido do que o movimento físico, isso proporciona uma janela de tempo curta, mas crítica, para correção.
Para tornar o sistema utilizável, a equipe construiu um modelo que aprende padrões cerebrais gerais e depois se adapta a cada usuário.Isso reduz o tempo de configuração, que é um problema comum em sistemas de computadores cerebrais.Como os sinais variam entre os usuários, é necessária uma adaptação rápida.
A segurança é gerenciada usando Signal Temporal Logic, que estabelece limites sobre como o robô pode agir.O sinal cerebral sinaliza um problema e a lógica define a resposta permitida.Isso mantém o controle estável mesmo com informações diretas do cérebro.
O sistema está sendo testado usando NVIDIA Isaac Lab e NVIDIA Isaac ROS em GPUs RTX PRO 6000 para simulação e controle em tempo real.
A mesma ideia pode ir além do uso industrial.Na área da saúde, poderia suportar próteses e exoesqueletos.Por exemplo, um membro protético poderia detectar quando um usuário percebe um movimento errado e corrigi-lo imediatamente.