Ondas cerebrais ganham atenção da IA física e podem potencializar o treinamento de robôs

Startups exploram ondas cerebrais para aprimorar a IA física.

O avanço da inteligência artificial aplicada a robôs e sistemas autônomos pode estar mais relacionado à qualidade dos dados de treinamento do que à criação de novos modelos. Startups de inteligência artificial e neurotecnologia estão começando a investigar as ondas cerebrais humanas como uma nova fonte de informação.

A startup Encord, que se especializa em ferramentas para anotação de dados de IA, iniciou experimentos em colaboração com a Zander Labs, uma empresa alemã. O objetivo é capturar sinais de eletroencefalografia (EEG) enquanto operadores humanos realizam tarefas específicas. Esse processo visa registrar não apenas os movimentos, mas também a atividade cognitiva associada a cada ação executada.

Durante os testes, os operadores utilizam headsets equipados com câmeras e sensores cerebrais ao realizar atividades de precisão, como desmontar uma torre de blocos do jogo Jenga. As câmeras documentam os movimentos, enquanto os sensores monitoram padrões cerebrais que indicam concentração, esforço mental, surpresa e tomada de decisão.

A proposta é que essas informações adicionais possam fornecer um contexto mais rico para os modelos de IA que controlam robôs. Isso permitiria uma compreensão mais profunda não apenas das ações humanas, mas também dos momentos que exigem maior atenção ou que apresentam dificuldades durante a tarefa.

Escassez de dados se torna principal desafio da IA física

Diferentemente dos grandes modelos de linguagem, que são treinados com vastas quantidades de texto disponíveis na internet, os robôs necessitam aprender através de interações com o mundo físico. Isso requer a criação de bases de dados compostas por vídeos em múltiplos ângulos, sensores, anotações detalhadas e demonstrações humanas, um processo que é caro e demorado.

O déficit de dados é considerado um dos principais obstáculos para o avanço da robótica baseada em IA. Estima-se que o setor precisará de um volume de dados várias vezes maior do que o atualmente disponível em plataformas como o YouTube para desenvolver modelos realmente versáteis para robôs.

Nesse cenário, as ondas cerebrais são vistas como uma forma potencial de enriquecer cada sessão de treinamento, fornecendo informações que não podem ser captadas apenas pela observação visual do comportamento humano.

A parceria com a Zander Labs tem como foco investigar se os sinais neurais conseguem identificar momentos de maior esforço cognitivo, erros inesperados ou mudanças de estratégia durante uma tarefa. Se essa hipótese for confirmada, esses dados poderão ser integrados ao processo de treinamento dos modelos de IA.

Ainda em fase experimental, não há evidências de que os robôs consigam “ler pensamentos”. O objetivo dos testes 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 destacam que a utilização de sinais neurais representa uma nova modalidade de dados, semelhante ao uso de câmeras e sensores de profundidade, mas que pode oferecer informações que outros dispositivos não conseguem captar diretamente.

O interesse por essa tecnologia acompanha o aumento dos investimentos em robótica e IA física. Empresas como Nvidia, Tesla, Figure AI e Physical Intelligence estão expandindo suas iniciativas para desenvolver robôs capazes de realizar tarefas em ambientes industriais, centros logísticos e residências.

Conforme esses sistemas evoluem, a percepção é de que a vantagem competitiva poderá estar mais na capacidade de produzir conjuntos de dados de alta qualidade para treinamento do que na arquitetura dos modelos. Nesse contexto, informações provenientes da atividade cerebral estão sendo consideradas uma nova fonte de aprendizado para robôs, embora sua aplicação prática ainda necessite de validação científica e discussões sobre privacidade e uso de dados neurais.