As Interfaces Cérebro Máquinas (ICM) são sistemas complexos que permitem a integração do cérebro com dispositivos externos, sendo capazes de controlá-los utilizando algoritmos de classificação de padrões. Esses sistemas vêm trazendo uma série de inovações que têm permitido o desenvolvimento de funções neurofisiológicas humanas, tais como: cognição, sistema motor e sensorial. Atualmente, essa tecnologia tem sido utilizada como ferramenta para o tratamento de inúmeras patologias que comprometem o sistema nervoso humano, mas estudiosos afirmam que esta pode ser uma tecnologia que irá contribuir para o melhoramento da raça humana.
As Interfaces Cérebro Máquinas (ICM) surgiram a partir da descoberta do pesquisador alemão Hans Berger em 1929. Berger descobriu que o córtex cerebral humano gerava descargas elétricas que poderiam ser registrada com uso de eletrodos superficiais (não-invasivos). Dessa maneira, Berger nomeou essa técnica de Eletroencefalograma (EEG). A partir das descobertas de Berger uma série de estudos se iniciaram, sendo possível avançar no desenvolvimento de tecnologias capazes de decodificar a atividade cerebral e enviar comandos a dispositivos físicos ou virtuais. Essa tecnologia denominada Interface Cérebro Máquina foi proposta no ano de 1973 por Jacques Vidal.
Outros estudos também colaboraram para o avanço da tecnologia ICM, tais como: P300 speller (Farwell e Donchin, 1988), Ritmos sensoriomotor (SMR) (Wolpaw, 1991), Imagética Motora (Pfurtscheller, 1993), Steady State Visual Evoked Potential (SSVEP) (McMillan, 1995) e Métodos Invasivos de ICM (Nicolelis, 2001). Podendo trazer uma série de inovações, às ICMs têm possibilitado aplicações importantes na área médica. Suas contribuições favorecem no processo terapêutico, diagnóstico e prognóstico de inúmeras patologias que acometem os seres humanos, tais como: esclerose lateral amiotrófica (ELA), doença de Parkinson, lesão medular espinal (LME), amputações, déficits motores, cognitivos e sensoriais.
A discussão sobre o uso dessa tecnologia é ampla e traz benefícios à sociedade. Utilizando técnicas de registro invasivas (eletrocorticografia (ECoG e matrizes de eletrodos) e técnicas não invasivas (EEG, fMRI, fNIRS e MEG), cientistas captam a atividade elétrica, magnética e funcional cerebral e transformam em comandos digitais capazes de controlar dispositivos robóticos e mecanismos virtuais.
Dessa maneira, além das aplicações no campo médico, às ICMs têm importantes contribuições no campo das neurotecnologias que vão além das tecnologias assistivas. De acordo com um estudo publicado na revista Brain Sciences pela universidade de Harvard em colaboração com a Universidade de Essex, novas ferramentas têm sido desenvolvidas para o aprimoramento das capacidades motoras, sensoriais e cognitivas humanas.
Os autores do estudos mostraram informações relevantes de artigos publicados que revelam aplicações diversas da tecnologia ICM. Um dos estudos mostra a proposta de novos paradigmas de ICM baseados na atividade neurofisiológica de múltiplos indivíduos. Em outra pesquisa, realizada por Nayak e colaboradores mostra que é possível monitorar a atividade elétrica do córtex cerebral dos trabalhadores e ajustar em tempo real as condições ambientais para maximizar seu desempenho.
Logo, a tecnologia ICM é considerada emergente, pois trata-se de inovações que trazem novas experiências aos seres humanos. Algumas pesquisas mostram as novas aplicações tecnológicas das ICMs, tais como: (a) passthoughts, que são senhas individuais geradas pelo sinais cerebrais; (b) EMG (eletromiografia) controlando dispositivos virtuais; (c) Realidade virtual e aumentada controlada por sinais cerebrais; (d) exoesqueleto para fins militares controlados por EEG; (e) controle de carros e robôs.
Conclui-se, portanto, que essa é uma tecnologia com potencial inovador que traz uma série de benefícios à sociedade. Sendo uma ferramenta que vem sendo implementada para o aprimoramento e evolução da raça humana. Seus sistemas, quando associados à Inteligência artificial irá potencializar as capacidades humanas favorecendo o surgimento de novas aplicações que ainda não foram imaginadas, mas que permitiram o avanço das funções neurofisiológicas humanas.
Referências:
VALERIANI, Davide; CINEL, Caterina; POLI, Riccardo. Brain–Computer Interfaces for Human Augmentation. 2019.
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