Ondas cerebrais são analisadas pela IA física para potencializar o treinamento de robôs

Startups exploram ondas cerebrais para aprimorar IA física em robôs.

O avanço da inteligência artificial aplicada a robôs e sistemas autônomos, conhecido como IA física, pode estar mais ligado à qualidade dos dados utilizados no treinamento do que à criação de novos modelos. Nesse contexto, startups de inteligência artificial e neurotecnologia estão começando a investigar um novo tipo de informação: as ondas cerebrais humanas.

Uma das empresas que está na vanguarda dessa pesquisa é a Encord, que se especializa em ferramentas para anotação de dados de IA. Em colaboração com a Zander Labs, uma startup alemã, a Encord iniciou experimentos para capturar sinais de eletroencefalografia (EEG) enquanto operadores humanos realizam tarefas específicas. O objetivo é registrar não apenas os movimentos físicos, mas também os indicadores da atividade cognitiva que acompanham cada ação.

Durante os testes, os operadores usam um headset equipado com câmeras e sensores cerebrais enquanto executam atividades que exigem precisão, como desmontar uma torre de blocos do jogo Jenga. As câmeras capturam os movimentos, enquanto os sensores monitoram padrões cerebrais relacionados a concentração, esforço mental, surpresa e tomada de decisão.

A proposta é que essas informações possam adicionar um contexto valioso aos modelos de IA que controlam robôs, permitindo entender não apenas as ações realizadas, mas também quais momentos da tarefa exigiram mais atenção ou apresentaram dificuldades.

Escassez de dados se torna principal desafio da IA física

Diferentemente dos grandes modelos de linguagem, que são treinados com vastos volumes de texto disponíveis online, os robôs necessitam aprender através de interações no mundo físico. Isso requer a criação de bases de dados que incluam vídeos em múltiplos ângulos, sensores, anotações detalhadas e demonstrações humanas, um processo que é tanto caro quanto demorado.

A Encord alerta que a falta de dados pode se tornar um dos principais obstáculos para o avanço da robótica baseada em IA. A estimativa é que o setor precisará de um volume de dados que supere várias vezes o conteúdo disponível atualmente em plataformas como o YouTube para desenvolver modelos verdadeiramente generalistas para robôs.

Nesse cenário, as ondas cerebrais são vistas como uma forma potencial de enriquecer cada sessão de treinamento, fornecendo informações que vão além da observação visual do comportamento humano.

A colaboração com a Zander Labs busca investigar se os sinais neurais podem identificar momentos de maior esforço cognitivo, erros inesperados ou mudanças de estratégia durante as tarefas. Se essa hipótese for confirmada, esses dados poderão ser integrados ao processo de treinamento dos modelos de IA.

Ainda em fase experimental, a iniciativa não tem evidências de que os robôs consigam “ler pensamentos”. O foco é capturar padrões estatísticos de atividade cerebral relacionados ao desempenho em tarefas específicas, sem a intenção de interpretar conteúdos mentais ou intenções completas dos operadores.

Especialistas ressaltam que a adoção de sinais neurais é apenas mais uma modalidade de dados, semelhante ao uso de câmeras e sensores, mas que pode oferecer informações que outros dispositivos não conseguem captar diretamente.

O interesse por essa tecnologia cresce junto com os investimentos em robótica e IA física. Empresas como Nvidia, Tesla, Figure AI e Physical Intelligence estão ampliando suas iniciativas para desenvolver robôs capazes de realizar tarefas em ambientes industriais, centros logísticos e residências.

À medida que esses sistemas evoluem, a percepção é de que o diferencial competitivo pode estar menos na arquitetura dos modelos e mais na capacidade de gerar conjuntos de dados de alta qualidade para treinamento. Nesse contexto, informações provenientes da atividade cerebral começam a ser vistas como uma nova fonte de aprendizado para robôs, embora sua aplicação prática ainda dependa de validação científica e discussões sobre privacidade e uso de dados neurais.