Queridos colegas e amigos,
Um querido colega compartilha este artigo escrito por Alex Shipps, publicado em 20 de fevereiro de 2024 no boletim MIT News do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) e traduzido por nós para este espaço. Vamos ver do que se trata...
Você provavelmente conheceu alguém que se identifica como aprendiz visual ou auditivo, mas outras pessoas absorvem o conhecimento por meio de uma modalidade diferente: o toque. Ser capaz de entender as interações táteis é especialmente importante para tarefas como aprender cirurgias delicadas e tocar instrumentos musicais, mas, diferentemente do vídeo e do áudio, o toque é difícil de gravar e transferir.
Para aproveitar esse desafio, pesquisadores do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial (CSAIL) do MIT, em colaboração com outras instituições, desenvolveram uma luva inteligente bordada que pode capturar, reproduzir e transmitir instruções táteis.
Para complementar o dispositivo portátil, a equipe também desenvolveu um agente simples de aprendizado de máquina que se adapta à forma como diferentes usuários reagem ao feedback tátil, otimizando sua experiência. O novo sistema pode ajudar a ensinar habilidades físicas às pessoas, melhorar a teleoperação de robôs responsivos e ajudar no treinamento de realidade virtual.
Em 29 de janeiro, um artigo de acesso aberto foi publicado na Nature Communications descrevendo o trabalho científico realizado.
Serei capaz de tocar piano?
Para criar sua luva inteligente, os pesquisadores usaram uma máquina de bordar digital para integrar perfeitamente sensores táteis e atuadores hápticos (um dispositivo que fornece feedback tátil) aos tecidos. Essa tecnologia está presente em smartphones, onde as respostas hápticas são ativadas ao tocar na tela sensível ao toque.
Por exemplo, se você pressionar um aplicativo do iPhone, sentirá uma leve vibração vinda dessa parte específica da tela. Da mesma forma, o novo dispositivo portátil adaptável envia feedback para diferentes partes da mão para indicar movimentos ideais para executar diferentes habilidades.
A luva inteligente poderia ensinar os usuários a tocar piano, por exemplo. Em uma demonstração, um especialista recebeu a tarefa de gravar uma melodia simples em uma seção de teclas, usando a luva inteligente para capturar a sequência na qual ele pressionou o teclado com os dedos. Um agente de aprendizado de máquina então converteu essa sequência em feedback tátil, que foi então inserido nas luvas dos alunos para seguir as instruções.
Com as mãos na mesma seção, os atuadores vibraram nos dedos correspondentes às teclas abaixo. O canal otimiza essas direções para cada usuário, levando em conta a natureza subjetiva das interações táteis.
“Os humanos realizam uma grande variedade de tarefas interagindo constantemente com o mundo ao seu redor”, diz Yiyue Luo MS '20, principal autor do artigo, estudante de doutorado no Departamento de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação (EECS) e afiliado ao CSAIL. “Normalmente não compartilhamos essas interações físicas com outras pessoas. Em vez disso, geralmente aprendemos observando seus movimentos, como tocar piano e dançar.”
“O principal desafio quando se trata de transmitir interações táteis é que todos percebem o feedback tátil de forma diferente”, acrescenta Luo. “Esse obstáculo nos inspirou a desenvolver um agente de aprendizado de máquina que aprende a gerar háptica adaptativa para as luvas dos indivíduos, apresentando-lhes uma abordagem mais prática para aprender o movimento ideal.”
O sistema portátil é personalizado para atender às especificações das mãos do usuário usando um método de fabricação digital. Um computador produz um recorte com base nas medidas das mãos das pessoas; em seguida, uma máquina de bordar une os sensores e o toque. Em 10 minutos, o dispositivo portátil macio baseado em tecido está pronto para uso. Inicialmente treinado com base nas respostas táteis de 12 usuários, seu modelo adaptativo de aprendizado de máquina precisa de apenas 15 segundos de dados de novos usuários para personalizar o feedback.
