Uma equipe de pesquisa da Universidade de Yale, nos Estados Unidos, anunciou recentemente que desenvolveu com sucesso um novo sistema de interface cérebro-computador (BCI) que pode controlar personagens virtuais em videogames em tempo real, confiando apenas na atividade cerebral do usuário, sem quaisquer alças ou controladores tradicionais. Os pesquisadores disseram que, ao "cumprir" a estrutura de atividade neural inerente do cérebro humano, este sistema consegue uma inicialização rápida em muito pouco tempo de treinamento e espera-se que remodele muitos campos, como reabilitação médica, intervenção em saúde mental e interação humano-computador.
O estudo utilizou imagens de ressonância magnética funcional (fMRI) para monitorar a atividade cerebral dos sujeitos em tempo real e converter esses sinais em instruções de jogo. Os resultados da pesquisa foram publicados recentemente na revista Nature Neuroscience. A equipe descobriu que quando o design da interface cérebro-computador se ajusta às vias neurais existentes e aos padrões de atividade do cérebro, os usuários podem aprender a controlar o sistema com “pensamentos” significativamente mais rápido, e as próprias atividades do cérebro também serão reorganizadas de forma adaptativa.
A primeira autora do artigo, Erica Busch, que acabou de concluir seus estudos de doutorado em Yale, destacou que a atividade cerebral não é caótica, mas opera ao longo de uma “variedade neural” estabelecida. Quando a interface cérebro-computador está em conformidade com esta estrutura natural, a carga de aprendizagem é bastante reduzida e o usuário pode obter capacidades de controle estáveis em um curto período de tempo; pelo contrário, se o sistema exigir que o cérebro produza padrões de actividade não naturais, o efeito de aprendizagem dificilmente será substancialmente melhorado.
A interface cérebro-computador é uma tecnologia que permite aos humanos interagir diretamente com os computadores por meio de atividades cerebrais. A investigação relacionada com seres humanos continuou durante muitos anos, mas a praticidade e a eficiência de aprendizagem de muitos sistemas ainda são limitadas. No passado, as interfaces cérebro-computador baseadas em fMRI em tempo real geralmente exigiam até dez longas sessões de treinamento, mas a melhoria de desempenho era muito limitada. Cerca de um terço dos participantes não conseguiram aprender a controlar eficazmente o sistema, por mais que praticassem. A equipe de Busch acredita que isso se deve em grande parte à forma como os sistemas tradicionais são projetados: eles muitas vezes ignoram a estrutura organizacional inerente do cérebro e forçam os usuários a aprender “contra os hábitos naturais do cérebro”.
Para verificar a ideia de “conformidade com a estrutura geométrica do cérebro”, a equipe de pesquisa recrutou um grupo de jovens saudáveis e providenciou para que participassem de quatro experimentos de fMRI. Na primeira rodada de experimentos, os participantes usaram joysticks físicos para controlar um personagem virtual no scanner para se movimentar pela cena, enquanto os pesquisadores registravam sua atividade cerebral. A equipe se concentrou em áreas cerebrais relacionadas à navegação e movimento espacial e, em seguida, introduziu um algoritmo “T-PHATE” desenvolvido em pesquisas anteriores para extrair a “variedade neural” individualizada de cada participante, ou seja, a trajetória estrutural natural de sua atividade cerebral.
Com base neste “mapa de atividade cerebral”, os pesquisadores construíram três conjuntos diferentes de sistemas de “mapeamento de jogos de controle cerebral” para cada sujeito. O primeiro conjunto é o “mapeamento intuitivo”, que se conecta aos padrões de atividade mais fortes e naturais do cérebro; o segundo conjunto é a "perturbação intra-variedade", que ainda depende da estrutura inerente do cérebro, mas muda para padrões de atividade relativamente menores; e o terceiro conjunto é a "perturbação extra-variedade", que exige que o cérebro gere padrões de atividade que raramente gera naturalmente. Em outras palavras, esses três sistemas representam, respectivamente, três ideias de design diferentes: "seguir a tendência", "seguir a tendência com relutância" e "ir completamente contra a tendência".
Nos três experimentos seguintes, a equipe de pesquisa construiu um sistema de circuito fechado que coletava novos dados de varredura cerebral a cada dois segundos e convertia imediatamente essas informações em instruções de movimento para o personagem virtual. Os participantes confiaram apenas em “ideias” para tentar controlar o jogo, correspondendo cada experiência a um método de mapeamento. Os resultados mostram que quando a interface cérebro-computador segue a variedade natural do cérebro, os indivíduos geralmente conseguem aprender a controlar o personagem de forma relativamente eficiente em menos de uma hora, e algumas pessoas são ainda significativamente mais rápidas; enquanto sob a condição de "perturbação fora do coletor", quase ninguém pode realmente dominar o controle no mesmo período de tempo.
Além do desempenho comportamental, o próprio cérebro também apresenta mudanças adaptativas significativas. À medida que os participantes dominam gradualmente o “controle da mente”, os padrões de atividade de áreas cerebrais relevantes serão reorganizados para melhor atender às necessidades do sistema. Em algumas condições, o grau desta reorganização está altamente relacionado com o nível operacional do participante; ao mesmo tempo, esta mudança não se limita à área cerebral de navegação inicialmente visada, mas se espalha para uma rede neural mais ampla. Os pesquisadores acreditam que a “variedade neural” é ao mesmo tempo uma restrição e uma oportunidade de aprendizagem – ela determina o que as pessoas podem aprender e com que rapidez podem aprender.
Esta descoberta também fornece uma nova perspectiva na compreensão da aprendizagem de habilidades humanas. A equipe de pesquisa apontou que a razão pela qual certas habilidades são relativamente fáceis de dominar pode não depender apenas do esforço ou talento pessoal, mas também estar intimamente relacionada ao fato de a tarefa em si “conforme” a estrutura existente do cérebro. Os humanos tendem a aprender rapidamente para tarefas que correspondem aos padrões naturais do cérebro; no entanto, se a concepção da tarefa se desviar significativamente destes padrões, nenhuma quantidade de formação conseguirá muito.
A um nível aplicado, o impacto potencial desta investigação estende-se muito além do laboratório. No campo da saúde mental, os investigadores acreditam que as intervenções para doenças como a depressão e a ansiedade podem ser mais eficazes se puderem ser ajustadas "passo a passo" de acordo com os padrões de atividade cerebrais existentes, em vez de tentar remodelar completamente os circuitos cerebrais. Para pacientes com distúrbios de movimento ou comunicação, este conceito de design que está em conformidade com a estrutura do cérebro também deverá levar a uma interface cérebro-computador não invasiva mais estável e confiável, permitindo-lhes controlar mais naturalmente dispositivos externos através de sinais cerebrais.
De forma mais ampla, a abordagem também poderia ser usada para melhorar as capacidades cognitivas em pessoas saudáveis. Ao projetar programas de treinamento em torno da organização natural do cérebro, as pessoas poderão aprender novas habilidades com mais eficiência e otimizar o desempenho da atenção e da memória. Como disse Busch, os humanos investem muitos recursos em educação, formação e tratamento, na esperança de se tornarem uma "versão melhor de si mesmos", e compreender verdadeiramente a estrutura dos seus próprios cérebros pode ser a chave para melhorar significativamente a eficiência deste processo.
A pesquisa foi concluída em conjunto por Erica L. Busch, E. Chandra Fincke, Guillaume Lajoie, Smita Krishnaswamy, Nicholas B. Turk-Browne e outros. O artigo é intitulado "Aprendizado humano de interfaces cérebro-computador não invasivas por meio de geometria múltipla". A pesquisa recebeu financiamento da Fundação Nacional de Ciência dos EUA, dos Institutos Canadenses de Estudos Avançados, da Fundação Sloan e de agências afiliadas ao Departamento de Saúde e Serviços Humanos dos EUA.