Mais rápido que a mão humana: equipamento permite antecipar situações de risco e preveni-las

Mais rápido que a mão humana: equipamento permite antecipar situações de risco e preveni-las

 A valorização da diversidade promovida pela Fundação Vale rendeu bons frutos. A gerente de Parcerias Intersetoriais da Fundação, Andreia Rabetim, é uma das 54 finalistas do 2017 Leading Women Awards (Prêmio Mulheres em Liderança), organizado anualmente pelo The World Business Council for Sustainable Development (WBCSD). A premiação é concedida a dez mulheres líderes que trabalham para o alcance de metas relacionadas à sustentabilidade em suas empresas. O prêmio está ancorado na meta ‘Equidade de gênero’, que integra os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável da ONU.

Imagine só um equipamento que pode ser fixado à cabeça, captar sinais elétricos cerebrais, decodificá-los em algoritmos e antecipar ações humanas antes mesmo de serem tomadas. Parece filme de Hollywwod, mas não é. Pesquisadores do Instituto Tecnológico Vale (ITV), de Belém (PA), estão desenvolvendo um software que utiliza a tecnologia BCI (Brain Computer Interface), que trabalha com a interação entre cérebro e computador. Com isso, eles pretendem criar um sistema que possa antecipar possíveis acidentes por falha de condução de equipamentos e, assim, reduzir situações de risco de vida a empregados da Vale durante as operações.

“Digamos que, durante a condução de um trem na ferrovia, o maquinista se veja obrigado a pará-lo devido a alguma situação de risco. Caso o sistema BCI estivesse integrado ao sistema do trem, um comando poderia ser emitido sinalizando para frear a locomotiva antes da ação motora do maquinista”, explica Schubert Carvalho, que coordena os estudos no ITV.

Durante uma simulação com um carro virtual, os testes foram bem-sucedidos: o equipamento conseguiu se antecipar a manobras de mudança de direção do condutor. A antecipação foi de até um segundo, em alguns casos, e o nível de precisão chegou a 90%. No teste, foi usado um neuroheadset – o equipamento acoplado à cabeça – com 14 eletrodos que captaram sinais de eletroencefalografia (EEG), as ondas elétricas cerebrais.

Além da capacidade de antecipação de ação por meio do BCI, o objetivo é saber se serão possíveis treinamentos que possam melhorar a eficiência do maquinista juntamente com os simuladores de realidade virtual usados. “Um dos objetivos de nossas pesquisas é investigar quais as regiões cerebrais ativadas de um maquinista considerado eficiente, durante um teste de simulação, e se isso está relacionado com algum fator de produtividade. E, do contrário, entender se os sinais de um maquinista menos eficiente são ativados em outras regiões cerebrais. Desta maneira, poderemos elaborar sistemas de treinamento neural para estimular as regiões cerebrais relacionadas com uma condução eficiente nos maquinistas que não conseguem ativar essas regiões cerebrais, de modo que sua capacidade de condução possa se tornar ainda mais eficiente e produtiva”, explica Schubert Carvalho.

Fonte: Vale