Luva Robótica Macia Impulsionada por IA Aumenta Destreza Manual para Sobreviventes de AVC

Universidade Florida Atlantic, FL

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 AVC, tarefas cotidianas podem ser extremamente desafiadoras devido à diminuição de coordenação e força em um ou ambos membros superiores. Esses problemas impulsionaram desenvolvimento de dispositivos robóticos para ajudar a aprimorar suas habilidades. No entanto, a natureza rígida destes dispositivos assistivos pode ser problemática, especialmente para tarefas mais complexas como tocar instrumento musical.

Primeira Luva Robótica para Pianistas Pós-AVC

Uma luva robótica primeira de seu tipo está dando uma "mão" e trazendo esperança a pianistas que sofreram AVC incapacitante. Desenvolvida por pesquisadores da Faculdade de Engenharia e Ciência da Computação da Florida Atlantic University, a exoesqueleto de mão robótico macio usa inteligência artificial para melhorar destreza manual.

Tecnologia Integrada

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

"Tocar piano requer movimentos complexos e altamente habilidosos, e reaprender tarefas envolve restauração e retreinamento de movimentos ou habilidades específicas", disse Erik Engeberg, Ph.D., autor sênior, professor no Departamento de Engenharia Oceânica e Mecânica da FAU, e membro do Centro de Sistemas Complexos e Ciências Cerebrais e Instituto Cerebral Stiles-Nicholson da FAU. "Nossa luva robótica é composta de materiais macios, flexíveis e sensores que fornecem suporte e assistência suaves a indivíduos para reaprender e recuperar suas habilidades motoras."

Sensores na Ponta dos Dedos

Pesquisadores integraram arrays de sensores especiais na ponta de cada dedo da luva robótica. Diferente de exoesqueletos anteriores, esta nova tecnologia fornece força e orientação precisas na recuperação dos finos movimentos dos dedos necessários para tocar piano. Monitorando e respondendo aos movimentos dos usuários, a luva robótica oferece feedback e ajustes em tempo real, facilitando a compreensão das técnicas corretas de movimento.

Demonstração com "Mary Had a Little Lamb"

Para demonstrar capacidades da luva, pesquisadores a programaram para sentir diferença entre versões corretas e incorretas da conhecida melodia "Mary Had a Little Lamb", tocada no piano. Para introduzir variações na performance, criaram conjunto de 12 tipos diferentes de erros que poderiam ocorrer no início ou fim de uma nota, ou devido a erros de tempo prematuros ou atrasados, persistindo por 0,1, 0,2 ou 0,3 segundos. Dez variações diferentes da música consistiam em três grupos de três variações cada, mais a música correta tocada sem erros.

Para classificar as variações da música, algoritmos Random Forest (RF), K-Nearest Neighbor (KNN) e Rede Neural Artificial (ANN) foram treinados com dados dos sensores táteis nas pontas dos dedos. Sentir diferenças entre versões corretas e incorretas foi feito com luva independentemente e enquanto usada por pessoa. A precisão destes algoritmos foi comparada para classificar variações corretas e incorretas com e sem sujeito humano.

Resultados

Resultados do estudo, publicado no periódico Frontiers in Robotics and AI, demonstraram que algoritmo ANN teve maior precisão de classificação de 97,13% com sujeito humano e 94,60% sem sujeito humano. O algoritmo determinou com sucesso a porcentagem de erro de certa música e identificou teclas pressionadas fora de tempo.

Design e Fabricação

A luva foi projetada usando stents de ácido polivinílico impressos em 3D e fundição de hidrogel para integrar cinco atuadores em único dispositivo vestível que se adapta à mão do usuário. O processo de fabricação é novo, e o fator de forma pode ser personalizado à anatomia única de pacientes individuais usando tecnologia de escaneamento 3D ou tomografias computadorizadas.

"Nosso design é significativamente mais simples que a maioria pois todos atuadores e sensores são combinados em único processo de moldagem", disse Engeberg. "Importante, embora aplicação deste estudo fosse tocar música, a abordagem poderia ser aplicada a miríades de tarefas da vida diária e o dispositivo poderia facilitar programas complexos de reabilitação personalizados para cada paciente."

Clínicos poderiam usar dados para desenvolver planos de ação personalizados para identificar fraquezas do paciente, que podem se apresentar como seções da música consistentemente tocadas erroneamente e determinar quais funções motoras requerem melhoria.

Para mais informações, contate Gisele Galoustian em [e-mail protegido].