Aprender a mover um cursor de computador ou um braço robótico apenas com o pensamento pode não ser diferente de aprender a jogar tênis ou andar de bicicleta, segundo um novo estudo sobre como cérebros e máquinas interagem. A pesquisa, realizada com macacos, mas com expectativas de ser aplicada em humanos, envolve uma redefinição fundamental dos experimentos cérebro-máquina.

Em estudos anteriores, as interfaces computadorizadas que traduzem pensamento em movimento recebiam novos conjuntos de instruções diariamente - o semelhante a acordar todas as manhãs com um novo braço que você precisa reaprender a usar.

Nos novos experimentos, macacos aprenderam a mover o cursor de computador com seus pensamentos usando apenas um conjunto de instruções e um número excepcionalmente pequeno de células cerebrais, que enviam as instruções para a realização de movimentos da mesma maneira, todos os dias.

"Essa foi a primeira demonstração de que o cérebro pode formar uma memória motor para controlar um dispositivo incorpóreo de uma forma que espelhe como ele controla seu próprio corpo", disse Jose M. Carmena, professor assistente de ciência cognitiva e da computação da Universidade da Califórnia, em Berkeley, que liderou a pesquisa. Os experimentos foram publicados no periódico PloS Biology na segunda-feira.

Os resultados são muito "dramáticos e surpreendentes", disse Eberhard E. Fetz, especialista em tecnologia de interface cérebro-máquina da Universidade de Washington, que não estava envolvido na pesquisa. "Isso mostra que o cérebro é mais inteligente do que pensávamos."

Nesse experimento, assim como nos anteriores, eletrodos foram implantados diretamente no cérebro para registrar a atividade de uma população de 75 a 100 células que ajudam a guiar o movimento. Quando os animais movem uma mão ou braço, o padrão de atividade dessas células é registrado.

Posteriormente, o membro é imobilizado e os pesquisadores podem prever o que o animal quer fazer checando a atividade celular; esse padrão é então enviado para um tipo de decodificador - um algoritmo de computador que transforma os sinais cerebrais em comandos que uma máquina pode executar. Mas devido à variabilidade causada por movimentos dos eletrodos e mudanças nas células cerebrais, os pesquisadores presumiam que uma nova população de células ficasse no controle dos movimentos a cada dia. Eles recalibravam o decodificador todos os dias, e o sujeito precisava reaprender a tarefa - mover um cursor, alcançar algo com o braço mecânico - todas as vezes.

Carmena se perguntou o que aconteceria se mantivesse o descodificador constante enquanto este media a atividade de apenas alguns neurônios que sempre disparavam com uma mesma dada tarefa. Poderia um grupo inicialmente aleatório de 10 a 15 neurônios, com a prática, ser persuadido a formar uma memória motor estável? Poderia o cérebro, não o decodificador, realizar o aprendizado?

A equipe de Carmena treinou dois macacos a usarem um joystick para mover um cursor de computador em direção a alvos azuis em um círculo e extraíram um decodificador para os movimentos. Os animais, então, praticaram o movimento do cursor com seus pensamentos durante 19 dias. No início, as trajetórias dos cursores eram casuais. Mas com o tempo, o padrão de células disparando estabilizou e os macacos desenvolveram um modelo mental estável para o controle do cursor.

É exatamente assim que você aprende a andar de bicicleta ou a jogar tênis, disse Carmena. No início, seus movimentos são descoordenados. Mas, com o tempo, uma memória motor é gravada em seu cérebro. Carmena então decidiu testar a memória de seus macacos. Ele mudou o decodificador. Ao invés de mover o cursor para alvos azuis, por exemplo, a cor mudou para amarelo.

Em dois dias, os macacos aprenderam a nova tarefa usando o mesmo pequeno grupo de células, disse. Além disso, eles conseguiram transitar entre a execução das duas tarefas com facilidade. Eles tinham dois mapas mentais que não interferiam um no outro.

Isso é semelhante a aprender a jogar tênis em saibro ou grama, ou a trocar uma bicicleta de trilha por uma urbana, explicou. O cérebro pode adquirir múltiplas habilidades usando o mesmo conjunto de neurônios para executar diferentes movimentos.

Se as interfaces cérebro-máquina puderem ser usadas em humanos com segurança - algo ainda não garantido -, pessoas paralisadas podem um dia operar seus membros protéticos tão naturalmente quanto seus próprios, disse Carmena.

Tradução: Amy Traduções