Interação Homem-Máquina.pptx

Franklin!TUMPERO!

1. Interface Alexandre Schroeder Franklin Tavares Gabriela Ross Leonardo Furini Marcos Fridriscvski Matheus Mattos Homem-Máquina ‹#›

2. O que é Interação Homem Máquina ? Comunicação. Evolução. Dispositivos. Interação Homem Máquina é o estudo da interação entre pessoas e computadores. ‹#›

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. ‹#›

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. ‹#›

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). ‹#›

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. ‹#›

7. A evolução da interação homem máquina. Entre a s 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 . ‹#›

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. ‹#›

9. I nteração 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. ‹#›

10. N eurociência 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. ‹#›

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 ‹#›

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 ‹#›

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 ‹#›

15. Processamento e Aplicação ‹#›

16. https://www.youtube.com/watch?v=jOEcsNmTk7g ‹#›

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. ‹#›

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. ‹#›

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. ‹#›

20. BCI - Classificações Invasividade x eficiência e custo ‹#›

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. ‹#›

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) ‹#›

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. ‹#›

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. ‹#›

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. ‹#›

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 ‹#›

27. BCI - Aplicações populares Controle de cursor de mouse ‹#›

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 ‹#›

29. BCI - Aplicações Reconhecimento de emoções ‹#›

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) ‹#›

31. Características de sinais corporais ‹#›

32. Filtragem Projeto do filtro feito no domínio contínuo (Laplace) e depois convertido para o domínio discreto (Z) ‹#›

33. FIR Filtros discretos feitos tipicamente não recursivamente com somas, multiplicações e atrasos. ‹#›

34. FIR Convolução direta Convolução rápida Técnica recursiva ‹#›

35. IIR Filtros discretos feitos tipicamente recursivamente com somas, multiplicações e atrasos. ‹#›

36. Filtro Hanning Também conhecido como média móvel ‹#›

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. ‹#›

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

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

40. Signal averaging ‹#›

41. Data reduction Técnica com perdas: Turning poin t Técnica sem perdas: Huffman code ‹#›

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

43. Turning point Redução de 50% de tamanho de dados, mas perda de apenas 7.78% de informação ‹#›

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 ‹#›

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

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. ‹#›

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 um a ampla gama de estágios da doença. Aqui serão abordadas diversas possibilidades de controle para cadeiras de rodas ‹#›

48. Sinais Biológicos Eletromiografia (EMG) ‹#›

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) ‹#›

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) ‹#›

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 ‹#›

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 r eferenciado pela sigla EEG ‹#›

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 ‹#›

54. Resultados obtidos Interfaces redundantes Apresentação de dados ao usuário Várias possibilidades de controle ‹#›

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 ‹#›

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 ‹#›

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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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 ‹#›

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. ‹#›

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

62. Gameterapia ‹#›

63. Próteses do Futuro Recuperação de tato Pele sintética Temperatura Controladas pela mente Novas habilidades Órgãos impressos Visão além do alcance ‹#›

64. Inteligência Artificial Granularidade Transporte Dilemas Morais Causalidade Linguagem Humana Saúde Flash Organizations ‹#›

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 ‹#›

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. ‹#›

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 ‹#›

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. ‹#›

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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 ‹#›

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

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

73. Obrigado a todos! ‹#›