Luva robótica macia alimentada por IA aumenta a destreza das mãos para sobreviventes de derrame

Universidade Atlântica da Flórida, Flórida
A luva robótica macia integra cinco atuadores em um único dispositivo vestível que se adapta à mão do usuário. (Imagem:Alex Dolce)
Para pessoas que sofreram neurotrauma, como um acidente vascular cerebral, as tarefas diárias podem ser extremamente desafiadoras devido à diminuição da coordenação e da força em um ou ambos os membros superiores. Esses problemas estimularam o desenvolvimento de dispositivos robóticos para ajudar a aprimorar suas habilidades. No entanto, a natureza rígida destes dispositivos de assistência pode ser problemática, especialmente para tarefas mais complexas, como tocar um instrumento musical.

Uma luva robótica inédita está dando uma “mão” e dando esperança aos pianistas que sofreram um derrame incapacitante. Desenvolvido por pesquisadores da Faculdade de Engenharia e Ciência da Computação da Florida Atlantic University, o exoesqueleto robótico macio usa inteligência artificial para melhorar a destreza manual.

Combinando sensores táteis flexíveis, atuadores suaves e IA, esta luva robótica é a primeira a “sentir” a diferença entre as versões corretas e incorretas da mesma música e a combinar esses recursos em um exoesqueleto de mão única.

“Tocar piano requer movimentos complexos e altamente qualificados, e as tarefas de reaprendizagem envolvem a restauração e reciclagem de movimentos ou habilidades específicas”, disse Erik Engeberg, Ph.D., autor sênior, professor do Departamento de Engenharia Oceânica e Mecânica da FAU na Faculdade de Engenharia e Ciência da Computação, e membro do Centro de Sistemas Complexos e Ciências do Cérebro da FAU e do Instituto do Cérebro Stiles-Nicholson da FAU. “Nossa luva robótica é composta de materiais macios e flexíveis e sensores que fornecem suporte suave e assistência aos indivíduos para reaprender e recuperar suas habilidades motoras.”

Os pesquisadores integraram conjuntos de sensores especiais em cada ponta do dedo da luva robótica. Ao contrário dos exoesqueletos anteriores, esta nova tecnologia fornece força e orientação precisas na recuperação dos movimentos finos dos dedos necessários para tocar piano. Ao monitorar e responder aos movimentos dos usuários, a luva robótica oferece feedback e ajustes em tempo real, facilitando a compreensão das técnicas corretas de movimento.

Para demonstrar as capacidades da luva robótica, os pesquisadores a programaram para sentir a diferença entre as versões corretas e incorretas da conhecida canção “Mary Had a Little Lamb”, tocada no piano. Para introduzir variações na execução, eles criaram um conjunto de 12 tipos diferentes de erros que poderiam ocorrer no início ou no final de uma nota, ou devido a erros de tempo que eram prematuros ou atrasados, e que persistiam por 0,1, 0,2 ou 0,3 segundos. Dez variações musicais diferentes consistiam em três grupos de três variações cada, mais a música correta tocada sem erros.

Para classificar as variações da música, os algoritmos Random Forest (RF), K-Nearest Neighbor (KNN) e Artificial Neural Network (ANN) foram treinados com dados dos sensores táteis nas pontas dos dedos. Sentir as diferenças entre as versões corretas e incorretas da música foi feito com a luva robótica de forma independente e usada por uma pessoa. A precisão desses algoritmos foi comparada para classificar as variações corretas e incorretas da música com e sem o sujeito humano.

Resultados do estudo, publicados na revista Frontiers in Robotics and AI demonstrou que o algoritmo RNA tinha a maior precisão de classificação de 97,13 por cento com o sujeito humano e 94,60 por cento sem o sujeito humano. O algoritmo determinou com sucesso o erro percentual de uma determinada música, bem como identificou pressionamentos de teclas que estavam fora do tempo.

A luva foi projetada usando stents de ácido polivinílico impressos em 3D e fundição de hidrogel para integrar cinco atuadores em um único dispositivo vestível que se adapta à mão do usuário. O processo de fabricação é novo e o formato pode ser personalizado para a anatomia única de cada paciente com o uso de tecnologia de digitalização 3D ou tomografia computadorizada.

“Nosso projeto é significativamente mais simples do que a maioria dos projetos, pois todos os atuadores e sensores são combinados em um único processo de moldagem”, disse Engeberg. “É importante ressaltar que, embora a aplicação deste estudo fosse para tocar uma música, a abordagem poderia ser aplicada a inúmeras tarefas da vida diária e o dispositivo poderia facilitar programas de reabilitação complexos e personalizados para cada paciente.”

Os médicos poderiam usar os dados para desenvolver planos de ação personalizados para identificar os pontos fracos do paciente, que podem se apresentar como seções da música que são tocadas de forma errada de forma consistente e podem ser usados para determinar quais funções motoras precisam ser melhoradas.

Para mais informações, entre em contato com Gisele Galoustian pelo e-mail Este endereço de e-mail está protegido contra spambots. Você precisa ter o JavaScript habilitado para visualizá-lo.