2018 – Atual: Reconhecimento de Padrões e Controle Inteligente de Robôs Móveis via Interface Cérebro-Computador

Este projeto trata do controle inteligente de robôs móveis terrestres através de interface cérebro-computador (ICC). Uma ICC utiliza sinais elétricos mensurados a partir de eletrodos posicionados na superfície cortical ou áreas subcorticais cerebrais (eletroencefalograma – EEG) para ativar dispositivos externos tais como computadores, motores, próteses, robôs ou outros dispositivos. A ideia essencial é que um usuário de um sistema EEG-ICC possa se comunicar com, e atuar, no mundo exterior a partir do pensamento. Primeiramente, registros EEG devem ser traduzidos em dados numéricos a partir de métodos estatísticos, filtros e transformadas matemáticas. Variáveis discriminativas de padrões são obtidas a partir de métodos de projeção em eixos lineares ortogonais ou não-lineares. Em seguida, métodos de inteligência artificial e otimização são empregados para classificação, previsão, e para o desenvolvimento de modelos controladores. A inteligência artificial evolutiva é uma linha de pesquisa relativamente recente onde algoritmos recursivos procuram por padrões espaço-temporais em fluxos de dados online e adaptam os parâmetros e a estrutura de modelos classificadores, preditores ou controladores em tempo real. Assim, modelos evolutivos são capazes de capturar a essência da informação contida nos dados e se manterem atualizados para as situações novas do mundo real. O presente projeto compreende as etapas supracitadas. Ele abrirá várias possibilidades de pesquisa, inovações tecnológicas, e propostas de métodos customizados em consonância com conceitos das teorias de inteligência artificial evolutiva, otimização e controle de sistemas dinâmicos.