O documento discute a evolução da interação homem-máquina, desde os primeiros protótipos no século XVIII até as interfaces cérebro-computador modernas. Aborda os principais desenvolvimentos tecnológicos ao longo das décadas e as classificações de interfaces, com foco em sinais biológicos como EEG e EMG.

1. Interface
Alexandre Schroeder
Franklin Tavares
Gabriela Ross
Leonardo Furini
Marcos Fridriscvski
Matheus Mattos
Homem-Máquina
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2. O que é Interação Homem Máquina?
● Comunicação.
● Evolução.
● Dispositivos.
● Interação Homem Máquina é o estudo da interação entre pessoas e computadores.
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3. A evolução da interação homem máquina.
● É a ciência que se dedica ao desenvolvimento de tecnologias que tem como
objetivo maior aprimorar a relação entre homens e máquinas tornando a vida
diária dos humanos mais fácil.
● As interfaces são sistemas que permitem a visualização dos comandos para o
usuário
● A interação, são as ações executáveis dadas pelo input da interface para
comandar a máquina.
● A interação homem máquina teve seu início durante a Primeira Revolução
Industrial no século XVIII.
● Em 1958, Comeau e Bryan desenvolveram, e a empresa e Philco implementou,
um protótipo de um capacete com monitores e sensores de detecção de
movimento ligado a um par de câmaras remotas.
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4. A evolução da interação homem máquina.
● Em 1962, Morton Heilig, cineasta, desenvolveu um simulador denominado
Sensorama que permitia ao utilizador viver de forma artificial, sentindo as
sensações de uma viagem num veículo de duas rodas.
● Em 1968, Ivan Sutherland criou o primeiro capacete 3D. Em virtude desta
descoberta, este investigador ficou conhecido como o precursor da realidade
virtual.
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5. A evolução da interação homem máquina.
● Em 1969. Myron Krueger criou o Videoplace, capturando imagens de pessoas
que participavam na experiência e projetando-as em 2D numa tela em que as
pessoas podiam interagir umas com as outras e com os objetos projetados
nesta.
● Em 1986 a NASA criou um ambiente virtual que permitia aos utilizadores
indicar comandos por voz, manipular objetos virtuais através do movimento das
mãos e ouvir voz sintetizada com som 3D. O som 3D tenta reproduzir no
sistema auditivo humano, sensações idênticas às que escutamos no mundo
real.
● Em 1987 a VPL Research foi pioneira na comercialização de produtos de
realidade virtual como a luva de dados (dataglove) e o capacete de
visualização (head-mounted display).
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6. A evolução da interação homem máquina.
● A evolução da tecnologia e dos computadores permitiu o desenvolvimento de novas formas de
interagir com as máquinas. Algumas das formas mais modernas de IHM são, o touch screen, o
reconhecimento fácil e de gestos, reconhecimento de voz, interface cérebro máquina (ICM).
● De acordo com cientistas as tecnologias de interação por meio de mouse e teclado já encontram-
se defasadas, bem como, o uso de smartphones como formas de interagir com máquinas.
● Dessa maneira, pesquisadores mundiais acreditam que a próxima geração de IHM serão mais
naturais, intuitivas, interativas e imersivas.
● A interação homem máquina pode ser classificadas em 5 diferentes tipos, dentre elas estão, as
IHM baseadas em tecnologia óptica, as IHM baseada em tecnologia acústica, as IHM baseada em
tecnologia táctil, as IHM baseadas em tecnologia de movimento e as IHM baseadas em tecnologia
biônica.
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7. A evolução da interação homem máquina.
● Entre as IHM ópticas estão as câmeras e os LEDs, as câmeras utilizam sistema de visão
computacional e permitem a interação com máquinas por meio de reconhecimento fácil, rastreio
de movimento e reconhecimento de gestos.
● As IHM baseadas em sistemas acústicos utilizam em especial o reconhecimento de voz para
permitir uma interação entre humano computador.
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8. A evolução da interação homem máquina.
● As IHM baseadas em tecnologia tátil
utilizam botões como os mouses e teclados
para interagir com máquinas.
● IHM baseadas em movimento, utilizam
sensores de rastreio de movimento como o
acelerômetro e o giroscópio para localizar
informações espaciais do usuário e enviar
essas informações para máquinas.
● IHM baseadas em sistemas biônicos são
aquelas que utilizam sinais
eletrofisiológicos ou biopotenciais elétricos
para comandar máquinas.
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9. Interação homem máquina em sistemas
biônicos.
● Eletroencefalografia (EEG): Dentre elas, as interfaces baseadas em EEG são as mais utilizadas.
O EEG é uma tecnologia que permite o registro das flutuações das ondas cerebrais de forma não
invasiva e dessa maneira, permite o controle de dispositivos eletrônico apenas por comando
cerebral.
● Eletrocorticografia (ECoG): É uma técnica invasiva. Esta técnica requer uma cirurgia adequada do
cérebro para plantar os sensores. Esse método foi aplicado em animais como macacos e ratos.
● Eletrocardiograma (ECG): É uma técnica não invasiva na qual a atividade elétrica do coração é
monitorada.
● Eletromiografia (EMG): É uma técnica não invasiva, que avalia a função muscular e diagnostica
problemas nervosos ou musculares, a partir dos sinais elétricos que os músculos liberam. Esse
método tem resposta mais rápida em comparação ao EEG.
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10. Neurociência
● Neurociência é o estudo científico do sistema nervoso.
Tradicionalmente, a neurociência tem sido vista como um ramo da
biologia. Entretanto, atualmente ela é uma ciência interdisciplinar que
colabora com outras áreas.
● O escopo da neurociência tem sido ampliado para incluir diferentes
abordagens usadas para estudar os aspectos moleculares, celulares,
de desenvolvimento e médicos do sistema nervoso, ainda sendo
ampliado para incluir a cibernética como estudo da comunicação e
controle no animal e na máquina com resultados para ambas áreas
do conhecimento.
● Avanços teóricos atuais na neurociência têm sido auxiliados pelo
estudo das redes neurais ou com apenas a concepção de circuitos
(sistemas) e processamento de informações que tornam-se modelos
de investigação com tecnologia biomédica e/ou clínica.
● Uma abordagem mais atual sobre a neurociência é a interface
cérebro-máquina, utilizada para fazer a comunicação entre
comandos emitidos pelo cérebro e o tecido neural.
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11. Biopotenciais Elétricos e Sinal EMG
● Luigi Galvani (1737 - 1798) sustenta que há uma forma intrínseca de
eletricidade envolvida na condução nervosa e na contração muscular,
detectado de forma empírica em seus experimentos.
● A eletromiografia (EMG) é uma técnica que permite o registro dos sinais
elétricos gerados pelas células musculares, possibilitando a análise da
atividade muscular durante o movimento
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12. Como é gerado o sinal?
● Fibra muscular é uma das células cilíndricas e
multinucleadas que compõem os músculos esqueléticos e é
composta de numerosas miofibrilas, e estas, por sua vez,
são compostas por filamentos de miosina e actina: longas
moléculas de proteínas que realizam as contrações
musculares
● É chamado de unidade motora (UM) o conjunto de fibras
musculares inervadas em um motoneurônio, também
chamado de motoneurônio-alfa
12

13. 13

14. Como funciona a aquisição desses
Sinais?
● Os eletrodos considerados passivos não possuem
sistemas eletrônicos adicionais acoplados em sua
unidade. Por sua vez, os eletrodos ativos possuem um
pré-amplificador alocados junto ao eletrodo. São usados
ganhos de amplificação, comumente entre a faixa de 1 a
10, antes que o sinal seja enviado para a unidade de
processamento
● O sinal captado através dos eletrodos de superfície possui
amplitudes variando de 50 μV até 5 mV com frequências
entre 20 e 500 Hz
14

15. Processamento e Aplicação
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16. https://www.youtube.com/watch?v=jOEc
sNmTk7g
16

17. BCI (Brain computer Interface)
- Definição: Comunicação de hardware e software que possibilita os humanos interagirem com seu
redor, utilizando sinais de controle a partir da atividade cerebral.
- Crescente aumento nos últimos 20 anos.
- BCI como alternativa para pessoas com deficiências -> habilidades básicas de comunicação.
- Aplicações: Controle de cadeira de rodas, reconhecimento de emoções, realidade virtual, etc.
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18. BCI - Componentes essenciais
- Medição da atividade cerebral
- vários sensores EEG (Eletroencefalografia).
- Pré-processamento
- Eliminação de ruídos e interferências.
- Extração de recursos -
Descrição dos sinais e características importantes.
- Classificação
- Modelos de machine learning e algoritmos.
- Tradução em um comando no dispositivo final.
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19. BCI - Cérebro humano
- Córtex Cerebral: funções sensoriais e processamento motor, processamento de linguagem,
reconhecimento de padrões, planejamento e raciocínio.
- Hemisférios e lóbulos.
- Parietal: Percepção, dimensão espacial, objetos.
- Occipital: Estímulos visuais
- Frontal: Organização, habilidades sociais.
- Temporal: Linguagem, memória, reconhecimento de rostos.
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20. BCI - Classificações
- Invasividade x eficiência e custo
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21. BCI - EEG
- Métodos não invasivos: EEG, MEG, PET, fMRI e fNIRS. EEG é a mais utilizada.
- EEG: Registra flutuações de voltagem devido ao fluxo de corrente iônica durante excitações sinápticas
nos neurônios do cérebro.
- São colocados de 1 a 256 eletrodos no couro cabeludo.
- É medida a diferença de tensão entre o eletrodo ativo e o de referência ao longo do tempo (em
uV).
- Amplitude varia de -100uV à +100uV.
- Os sinais do EEG podem ser classificados de acordo com sua banda de frequência e cada uma
dessas bandas tem um significado biológico específico.
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22. BCI - Sinais de Controle
- Alguns sinais neurofisiológicos de EEG foram decodificados para permitir que o BCI entenda as
intenções do usuário.
- Facilidade de detecção
- Estímulo
- Necessidade de treinamento
- Padrões
- Sinais de controle amplamente utilizados pelo EEG:
- MI; (imagem motora)
- MRCP; (movimento)
- SSSEP; (sons)
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23. BCI - Sinais de Controle
- Processamentos não motores também geram sinais de controle (Rotação de um objeto, cálculos
mentais…) em regiões corticais específicas e com frequências de banda particulares.
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24. BCI - Sinais de Controle
Atividades motoras: mover um membro ou contrair músculos, preparação para o movimento.
- Ondas cerebrais alfa e beta.
- Das mãos: Área C3 e C4 do cérebro.
- Pé esquerdo e pé direito: Quase impossível distinguir.
- Aplicações: Controle de movimento.
24

25. BCI - Hardware
- Método wireless e cabeamento
- Movimentação do usuário
- Facilidade de uso
- Número de eletrodos.
- Fixação por gel ou pasta condutiva (cabeado).
- Estudos sobre fixação seca e diferença de exatidão dos resultados.
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26. BCI - Pré processamento, extração e classificação
- Pré Processamento:
- Remover sinais indesejados
- Aumentar a qualidade do sinal
- Filtros passa baixa e passa alta -> primários.
- Filtragem adaptativa.
- Algoritmos de seleção (dados musculares e oculares)
- Extração:
- Técnicas no domínio do tempo, frequência, tempo e frequência
- Classificação:
- Criação de padrões identificados pelo sistema -> comandos
- Utilização de algoritmos
- Machine learning
- Deep learning
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27. BCI - Aplicações populares
- Controle de cursor de mouse
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28. BCI - Aplicações
- Biometria Cerebral
- Estudo de 2015 com 15 pacientes (6 meses)
- Estudo de 2016 com 99.4% de precisão
- Estudo de 2016 com 100% de precisão entre 50 usuários
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29. BCI - Aplicações
- Reconhecimento de emoções
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30. BCI - Cenário atual
- Aplicações não médicas
- Crescimento
- Bibliografias
- Pesquisas
- Desafios e direções
- Processamento de sinais
- Identificação da melhor aplicação
- União e classificação dos dados de diferentes sensores
- Sinais de controle -> Calibração, treinamento (Concentração)
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31. ● Características de sinais
corporais
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32. Filtragem
● Projeto do filtro feito no
domínio contínuo (Laplace) e
depois convertido para o
domínio discreto (Z)
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33. FIR
● Filtros discretos feitos
tipicamente não
recursivamente com
somas, multiplicações e
atrasos.
33

34. FIR
● Convolução direta
● Convolução rápida
● Técnica recursiva
34

35. IIR
● Filtros discretos feitos
tipicamente recursivamente
com somas, multiplicações e
atrasos.
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36. Filtro
Hanning
● Também conhecido
como média móvel
36

37. Least-square polynomial
● Aproxima o sinal a
uma parábola.
● A saída é o ponto
médio da parábola.
● Útil para um número
de amostras ímpar.
37

38. Notch
● Similar a um filtro
rejeita faixa.
● Muito útil para remover
frequências pontuais
como 60 Hz.
38

39. Signal averaging
● Em aplicações onde a
frequência do ruído e
do sinal desejado se
sobrepõe.
39

40. Signal averaging
40

41. Data reduction
● Técnica com perdas:
Turning point
● Técnica sem perdas:
Huffman code
41

42. Turning point
● Usado em ECG
● Mantém pontos
significativos
● Gera perdas
● Pode ser online ou offline
42

43. Turning point
● Redução de 50% de
tamanho de dados, mas
perda de apenas 7.78% de
informação
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44. Huffman coding
{1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 7}
● Útil em aplicações onde a
distribuição de probabilidade
dos símbolos é conhecida;
● {1,2,1,2} = 10001000
44

45. Huffman coding
https://www.dcode.fr/huffman-tree-compression
45

46. IHM Aplicado a deficiências físicas
Estudo de aplicação de interface homem máquina com ênfase em doenças de locomoção
● Esclerose Lateral Primária (ELP): afeta isoladamente os neurônios musculares
superiores
● Atrofia Muscular Progressiva (AMP): degeneração isolada dos neurônios musculares
inferiores
● Esclerose Lateral Amiotrófica (ELA): lesões generalizadas nos neurônios superiores e
inferiores
● Paralisia Bulbar Progressiva (PBP): acometimento predominante dos neurônios motores
bulbares.
46

47. Esclerose Lateral Amiotrófica (ELA)
A ELA possui vários estágios, e
conforme a doença se agrava mais
funções musculares são perdidas,
dessa maneira se faz necessário
várias interfaces de controles para
tornar o uso o mais genérico possível,
de maneira a possibilitar atingir uma
ampla gama de estágios da doença.
Aqui serão abordadas diversas
possibilidades de controle para
cadeiras de rodas
47

48. Sinais Biológicos
Eletromiografia (EMG)
48

49. Sinais Biológicos
● O globo ocular é a estrutura que
provê o sinal alvo da eletro
oculografia (EOG), uma técnica
médica para análise de aspectos
relacionados à visão a partir do
potencial existente entre a córnea e a
retina
Eletro Oculografia (EOG)
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50. Sinais Biológicos
A video oculografia (VOG) consiste em
determinar a direção do olhar do usuário
através da identificação da posição da íris.
Essa técnica se utiliza do processamento de
imagens providas por uma câmara de vídeo, ao
invés de analisar os potenciais captados por
eletrodos, como no caso do EOG. A câmera
focaliza continuamente os olhos do usuário, e
envia as imagens digitalizadas para um
computador, onde acontece o processo de
aquisição dos dados, pré-processamento,
extração de características e classificação do
sinal.
Vídeo Oculografia (VOG)
50

51. Sinais Biológicos
● Tomografia Computadorizada de Raio X (TC)
● Ressonância Magnética (RM)
● Tomografia de Emissão de Pósitrons (TEP)
● Tomografia Computadorizada de Emissão de
Fóton Único (TCEFU)
● Magnetoencefalografia (MEG)
● Eletroencefalograma (EEG)
Técnicas de estudo do cérebro
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52. Sinais Biológicos
Eletroencefalografia
A eletroencefalografia (EEG) é o registro gráfico da
atividade elétrica do cérebro captada por eletrodos,
por meio de métodos não-invasivos. Esse sinal,
após receber um pré-processamento, é
frequentemente referenciado pela sigla EEG
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53. Ritmos Cerebrais
● Ondas Delta
○ Sono profundo, sob efeito de anestesia e em presença de neuropatologias
● Ondas Teta
○ Meditação profunda, inspiração criativa e estresse emocional
● Ondas Alfa
○ É marcante em indivíduos acordados, porém em estados de relaxamento ou com os olhos
fechados
● Ondas Mi
○ Atividades motoras
● Ondas Beta
○ Estados de tensão, concentração, processos intelectuais e solução de problemas
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54. Resultados obtidos
● Interfaces redundantes
● Apresentação de dados ao usuário
● Várias possibilidades de controle
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55. Arquitetura do sistema
O uso de sistemas embarcados
nessas aplicações permite uma
ampla gama de técnicas
avançadas de controle,
garantindo mais autonomia e
segurança aos usuários. Um
sistema com processamento de
imagem pode gerar métricas
valiosas para, como detecção
de caminhos usáveis, presença
de obstáculos, além de o
sistema como um todo poder
ter memória dos ambientes já
transitados
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56. Arquitetura do sistema
● Imagens de vídeo gerada
pelas câmera
● Nuvem de pontes 3D
processadas pelo
sistema
● Mapa de obstáculos
identificados pelo LDR
● Imagem binária do
caminho percorrível
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57. Arquitetura do sistema
Técnicas de redundância e
processamento paralelo
podem garantir ao sistema
uma maior confiabilidade e
segurança, além disso
permite uma expansão mais
simplificada
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58. 58

59. Futuro da Tecnologia
A previsão é que o homem e a máquina viverão uma parceria
muito mais imersiva, impulsionada por 5G, Inteligência Artificial
(IA), Internet das Coisas (IoT) e Inteligência das Coisas. As
previsões são que essas tecnologias irão provocar as seguintes
principais mudanças na próxima década:
1- Realidade em rede
2 - Mobilidade conectada
3 - Cidades sensitivas
4 - Agentes e algoritmos
5 - Robôs com vidas sociais
6- Hiper-automação
7-Inteligência Artificial
8- Segurança Cibernética
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60. O Futuro da Neurociência
O futuro da neurociência é promissor. Devido à importância
de seus campos de estudo para a evolução da humanidade,
existe uma forte tendência de que essa área continue
crescendo, a um ritmo cada vez mais veloz. Os principais
ramos da neurociência são:
● Neurociência afetiva;
● Neurociência comportamental e cognitiva;
● Neurociência computacional;
● Neurociência cultural;
● Neurociência celular e molecular;
● Neurociência do desenvolvimento;
● Neuroengenharia;
● Neuroimagem;
● Neurofisiologia.
● Neuroetologia;
● Neuropedagogia.
Tendências tecnológicas para a área:
● Implantes de neuroestimulação;
● Estimulação transcraniana;
● Técnicas de neuroimagem;
● Data Analysis;
● Tecnologias de Neurocirurgia;
● Novos materiais;
● Interface cérebro-máquina.
60

61. O Futuro da Neurotecnologia
Leitura de Mentes Implantes Biônicos
Transferência de Consciência
Realidade Virtual Imersiva
61

62. Gameterapia
62

63. Próteses do Futuro
● Recuperação de tato
● Pele sintética
● Temperatura
● Controladas pela mente
● Novas habilidades
● Órgãos impressos
● Visão além do alcance
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64. Inteligência Artificial
● Granularidade
● Transporte
● Dilemas Morais
● Causalidade
● Linguagem Humana
● Saúde
● Flash Organizations
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65. Inteligência Artificial na Medicina
● Diagnóstico de Doenças
● Desenvolvimento mais veloz de medicamentos
● Descoberta de novos medicamentos
● Cirurgias robóticas
● Aceleração de estudos clínicos
● Tratamentos personalizados
● Modificações genéticas
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66. AIM
O equipamento Aim (Artificial Intelligence Medicine) realiza avaliações mais precisas do que os médicos e minimiza a carga
logística sobre os pacientes, evitando que tenham de marcar consultas médicas ou mesmo esperar horas em um hospital.
66

67. Quem será substituído?
● Atividades potencialmente perigosas para humanos;
● Atividades que exijam extrema precisão ou repetição;
● Atividades previsíveis, que seguem regras claras e
enfrentam poucos imprevistos;
● Atividades que envolvam a coleta e o processamento de
uma quantidade muito grande de dados e que, portanto,
demandam a resolução de cálculos matemáticos
complexos e uma alta capacidade de memória.
Quem não será substituído?
● Empregos que requerem criatividade, como artistas e
músicos
● Trabalhos que envolvam soluções criativas e genuínas
● Cabeleireiros
● Profissões que demandem trabalhos sociais
● Trabalhadores da área da saúde
67

68. Questões éticas
Em suas obras, o famoso escritor e estudioso Isaac Asimov desenvolveu as “Três Leis
da Robótica”, com o objetivo de tornar possível a coexistência de humanos e robôs
inteligentes:
● 1ª Lei: um robô não pode ferir um ser humano ou, por inação, permitir que um
ser humano sofra algum mal.
● 2ª Lei: um robô deve obedecer às ordens que lhe sejam dadas por seres
humanos, exceto nos casos em que tais ordens entrem em conflito com a
Primeira Lei.
● 3ª Lei: um robô deve proteger sua própria existência desde que tal proteção não
entre em conflito com a Primeira ou Segunda Leis
Empresas como a Microsoft identificaram seis valores éticos - justiça, confiabilidade e
segurança, privacidade e segurança, inclusão, transparência e responsabilidade - para
orientar o desenvolvimento interdisciplinar e o uso da inteligência artificial. Além disso,
grandes empresas de TI estão estabelecendo comitês éticos.
68

69. 69

70. Quer saber mais sobre o assunto?
Filmes
- Ex Machina
- Eu Robô
- Archive: o Protótipo
- TAU
- Ela
- Rede de Ódio
Séries
- Black Mirror
- Westworld
- Person of Interest
- Altered Carbon
- Better than Us
Documentários
- Coded Bias
- O Dilema das Redes
- Rede Sombria
70

71. Referências
1. https://towardsdatascience.com/a-beginners-guide-to-brain-computer-interface-and-convolutional-neural-networks-9f35bd4af948
2. https://www.nature.com/articles/d41586-019-02214-2
3. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3497935/
4. https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnbot.2020.00025/full
5. https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnhum.2018.00014/full
6. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/18274615/
7. https://www.academia.edu/42979171/BIOMEDICAL_DIGITAL_SIGNAL_PROCESSING_C_Language_Examples_and_Laboratory_Ex
periments_for_the_IBM_PC
8. http://repositorio.ufes.br/bitstream/10/4050/1/tese_2366_DissertacaoMestradoRafaelLealSilva.pdf
9. https://www.researchgate.net/publication/330098403_Human-Machine_Interface_for_a_Smart_Wheelchair
10. http://riut.utfpr.edu.br/jspui/bitstream/1/2435/1/PG_PPGEE_M_Mendes%20Júnior%2C%20José%20Jair%20Alves_2016.pdf
11. https://intelligenzait.com/desafios-eticos-e-morais-da-inteligencia-artificial/
12. https://news.sap.com/brazil/2017/08/etica-desemprego-e-outros-desafios-para-a-inteligencia-artificial-infografico/
13. https://blog.runrun.it/gestao-empresarial-maquinas-nos-substituir/
14. https://futuroexponencial.com/clinica-autodirigivel/
15. https://www.digitalhouse.com/br/blog/2030:-homem-e-maquina-viverao-uma-parceria-ainda-mais-imersiva.-e-voce-com-isso
71

72. Referências
1. https://fia.com.br/blog/neurociencia/
2. https://posdigital.pucpr.br/blog/neurociencia
3. https://transformacaodigital.com/tecnologia/o-que-o-futuro-da-neurotecnologia-nos-guarda/
4. https://dhojeinterior.com.br/saude-fisio-gameterapia-os-jogos-virtuais-sendo-usados-como-recursos-terapeuticos-na-fisioterapia/
5. https://www.tecmundo.com.br/curiosidade/4268-os-super-humanos-estao-proximos-da-realidade.htm
6. https://ab2l.org.br/7-tendencias-para-o-futuro-da-inteligencia-
artificial/#:~:text=“A%20I.A.,determinada%20pessoa%20comprar%20uma%20delas.
7. https://epocanegocios.globo.com/Tecnologia/noticia/2018/09/conheca-profissoes-que-nao-serao-substituidas-por-robos-no-
futuro.html
8. https://www.datarevenue.com/en-blog/artificial-intelligence-in-medicine
72

73. Obrigado a todos!
73