Ligando os pontos – Parte 2
Por Alexandre Nascimento | 19 de Janeiro de 2021 às 10h00
Conforme discutido na primeira parte desta série de artigos, temos facilidade de perceber a obviedade do potencial disruptivo de tecnologias olhando para o passado, ao passo que, frequentemente, temos dificuldade em perceber o potencial e os desdobramentos das tecnologias que estão surgindo no presente. Isso acontece principalmente quando os impactos são de magnitude exponencial.
A maioria das pessoas entende o potencial impacto de uma inovação limitado pela percepção das implicações mais imediatas e mais evidentes dela; poucos percebem as implicações menos imediatas e geralmente menos evidentes dela. Assim, muitas tecnologias ou invenções são avaliadas negativamente em uma análise de curto prazo, mesmo que, no longo prazo, tenham um potencial incrível. Tal fenômeno cria polarizações na avaliação de invenções, como o que foi observado no caso do Neuralink.
A avaliação de longo prazo exige o exercício de “ligar os pontos”, iniciando-se pelos impactos mais imediatos e óbvios. No caso do Neuralink, os impactos mais imediatos não causaram entusiasmo para muitas pessoas. No entanto, com alguma reflexão sobre o próprio exemplo de aplicação demonstrado com um suíno, podemos ver alguns desdobramentos de potencial muito significativo. A captura dos disparos no córtex pré-motor pelo Neuralink permite, em combinação com técnicas de Inteligência Artificial, revelar-nos a intensão de um movimento com elevada acurácia. Essa informação pode ser utilizada para controlar o movimento de próteses de membros ou, ainda, os próprios membros de pacientes com a medula espinhal danificada, por meio de um mecanismo de by-pass, potencialmente devolvendo o movimento às pernas e aos braços de muitas das quase 500 mil pessoas que, anualmente, sofrem danos à medula espinhal no mundo. Como tal condição traz impactos econômicos e sociais significativos, bem como danos secundários à saúde das pessoas, apenas tal aplicação já poderá ser muito benéfica!
Uma aplicação adicional dessa capacidade de predição de intenção de movimento é o desenvolvimento de um controle mais preciso de próteses. Com uma integração mais natural ao comando do usuário, potencializa-se uma adaptação melhor e mais rápida com as próteses artificiais de membros. Ao se combinar com os avanços da robótica, podemos vislumbrar também sua integração a exoesqueletos para aumentar a independência e a segurança na mobilidade de idosos, trazendo uma enorme contribuição para a qualidade de vida. De fato, as quedas representam a terceira causa de mortalidade entre pessoas com mais de 65 anos de idade e respondem por aproximadamente 50 mil internações em hospitais por ano no Brasil. Uma pesquisa nos EUA concluiu que a queda de idosos que resulta em fratura do fêmur traz um risco de morte de 30% a 40%, decorrente de potenciais complicações e por impactar profundamente a mobilidade, já que, mesmo após a recuperação, há uma grande incidência do “medo de andar”, o que muda a qualidade de vida e induz à depressão.
Como ferramenta de auxílio à qualidade de vida de idosos e pessoas com deficiências no sistema locomotor, há um universo a ser explorado ao conectarmos tal interface cérebro-máquina com técnicas de inteligência artificial e os últimos progressos da robótica autônoma. Por exemplo, integrando-se sensores, será possível que idosos contem com um sistema inteligente para auxiliá-los na locomoção. Esse sistema funcionaria de forma análoga aos carros semiautônomos, identificando obstáculos, antecipando riscos de colisões ou quedas, possibilitando correções e, até mesmo, bloqueando movimentos inseguros, reduzindo, assim, significativamente o risco de acidentes.
No entanto, uma tecnologia que torne possível capturar a intenção de movimento com acurácia abre muito mais possibilidades de aplicações do que aquelas discutidas aqui até então, tal como veremos no próximo artigo desta série.