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# Biologia # Bioengenharia

O Papel dos Robôs no Toque Humano e Trabalho em Equipe

Robôs ajudam pesquisadores a estudar como o toque físico melhora o trabalho em equipe e o desempenho.

Matthew R. Short, Daniel Ludvig, Francesco Di Tommaso, Lorenzo Vianello, Eric J. Perreault, Emek Barış Küçüktabak, Levi Hargrove, Kevin Lynch, Etienne Burdet, Jose L. Pons

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Robôs Aumentam o Trabalho Robôs Aumentam o Trabalho em Equipe Humano desempenho e a cooperação na terapia. Sistemas robóticos melhoram o
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Os humanos são criaturas sociais. A gente costuma aprender e ajudar uns aos outros através do toque físico. Imagina isso: durante a fisioterapia, um terapeuta guia um paciente. Às vezes, eles puxam ou empurram o braço ou a perna do paciente pra ajudar na movimentação. Mas aí tá a questão. É difícil medir exatamente quanta força tá sendo trocada entre duas pessoas quando estão tentando se ajudar.

É aqui que entram os robôs. Pesquisadores usam sistemas robóticos pra estudar como os humanos se tocam e se ajudam. Eles criam conexões virtuais usando robôs que imitam a sensação do toque. Esses robôs permitem que duas pessoas sintam os movimentos uma da outra, como se estivessem ligadas por cordas invisíveis. Essa configuração inteligente permite que os cientistas vejam como trabalhar juntos pode melhorar o Desempenho nas tarefas, e até como nossos Músculos reagem de forma diferente quando estamos em equipe.

O Poder do Trabalho em Equipe

Estudos anteriores mostram que quando duas pessoas saudáveis (vamos chamar de Parceiros) trabalham juntas em uma tarefa, elas se saem melhor do que quando fazem sozinhas. Pense nisso como um time de esportes; os jogadores geralmente jogam melhor quando trabalham juntos do que quando estão sozinhos. Essa colaboração também afeta como eles usam os músculos. O parceiro mais forte tende a se esforçar um pouco mais pra compensar o parceiro mais fraco. Mas, se a conexão for ajustada direitinho, ambos podem melhorar sem que um se sinta sobrecarregado.

Nos programas de Reabilitação, descobriram que quando os pacientes trabalham com alguém, eles aprendem novas habilidades mais rápido do que quando treinam sozinhos.

Por Que Nos Unimos?

Mesmo com os robôs ajudando, os cientistas ainda não têm certeza do porquê o trabalho em equipe melhora o desempenho. Alguns acham que quando a gente trabalha junto, acaba pegando os movimentos um do outro usando esse feedback do toque. Imagina uma dança onde você segue o ritmo do seu parceiro. Outros suspeitam que as melhorias vêm só da forma como os corpos interagem mecanicamente.

Pra testar essas ideias, os pesquisadores montaram testes para os parceiros usando braços e pernas. Eles pediram pra galera acompanhar alvos em movimento com os pulsos e tornozelos enquanto estavam conectados a robôs. Os robôs mediam os movimentos e as interações. Os pesquisadores queriam ver se os parceiros melhoravam igualmente, independente de estarem conectados de forma bidirecional ou unidirecional.

A Montagem dos Testes

Nos experimentos, os participantes usaram o pulso ou tornozelo dominante pra acompanhar alvos visuais, que podiam ser ondas senoidais simples. Foram emparelhados com alguém de idade e habilidade física semelhantes, pra manter tudo justo. Os pesquisadores montaram três tipos de condições: uma onde os parceiros trabalhavam sozinhos, uma onde trabalhavam juntos em tempo real, e uma onde um parceiro apenas seguia os movimentos passados do outro numa tela.

Tinha quatro blocos de tarefas, cada um durando 20 segundos. Os participantes tiveram a chance de se acostumar com os robôs antes de começarem as tarefas reais. Não informaram a eles sobre as forças que poderiam sentir enquanto trabalhavam com os robôs, pra manter tudo o mais natural possível.

Como Mediram o Desempenho?

Pra ver como os participantes se saíram, os pesquisadores calcularam os erros de rastreamento, que significa quão bem eles imitaram os movimentos do alvo. Eles queriam descobrir quão melhor (ou pior) os participantes se saíram quando estavam conectados comparado a quando estavam sozinhos.

Eles também observaram de perto como os músculos de cada parceiro trabalhavam juntos. Monitoraram a atividade muscular pra entender quanta força estava sendo usada pra ajudar na movimentação. Isso mostrou como as pessoas podem mudar o uso dos músculos com base em quem estão trabalhando.

Os Resultados Estão Aí!

Analisando os resultados, os pesquisadores descobriram que tanto o pulso quanto o tornozelo mostraram melhorias similares no desempenho quando os parceiros trabalhavam juntos. Curiosamente, parceiros melhores tendiam a ajustar seu esforço muscular com base na habilidade do parceiro. Se um parceiro era mais fraco, o parceiro mais forte engajava mais músculos pra ajudar, tipo carregar a mochila de um amigo.

Porém, para parceiros que eram menos habilidosos, trabalhar com uma trajetória pré-gravada não mudava muito seu desempenho em comparação a trabalhar ao vivo. Isso pode significar que indivíduos menos habilidosos podem se beneficiar apenas de seguir os movimentos de um parceiro melhor.

A Mecânica Muscular

Aprofundando na atividade muscular, eles encontraram algo interessante. A equipe do pulso mostrou maiores variações na co-contração muscular-como os músculos se lockam juntos pra estabilizar os movimentos-baseado em quem eram emparelhados. Parceiros mais fortes tiveram que engajar seus músculos de forma diferente pra manter tudo estável com um parceiro mais fraco.

Mas no tornozelo, a história era diferente. A co-contração permaneceu bem estável, independentemente da habilidade do parceiro. Isso sugere que a forma como o corpo usa os músculos pode variar bastante entre os membros superiores e inferiores durante tarefas cooperativas.

Então, Qual é a Conclusão?

No geral, os resultados mostraram que a Interação física melhora o desempenho, seja através do toque direto ou seguindo os movimentos de um parceiro. Os mesmos princípios se aplicaram tanto pro pulso quanto pro tornozelo, o que pode sugerir que nossos corpos têm formas semelhantes de trabalhar juntos, independentemente do membro envolvido.

Mas as estratégias musculares definitivamente diferem entre a parte superior e inferior do corpo. Uma comunicação forte-tanto por toque quanto por sinais visuais-é crucial pra um trabalho em equipe efetivo, especialmente ao aprender novas habilidades. Parece que quando os parceiros melhoram juntos, eles podem estar apenas pegando um pouco de força um do outro, seja trabalhando juntos em tempo real ou seguindo os movimentos passados de alguém.

O Quadro Maior

No grande esquema das coisas, entender como o toque humano e a ajuda robótica funcionam juntos pode ter implicações reais. Os pesquisadores esperam aplicar essas descobertas em ambientes de reabilitação física. Imagina sessões de terapia onde os pacientes poderiam treinar com um parceiro virtual, ajudando-os a aprender mais rápido e de forma mais eficaz.

À medida que eles se aprofundam no estudo dessas interações, os pesquisadores esperam traçar paralelos ainda maiores e encontrar maneiras de aprimorar os mecanismos de trabalho em equipe. Então, da próxima vez que você ver duas pessoas trabalhando juntas ou usando o toque pra se comunicar, lembre-se: há uma ciência fascinante por trás dessa conexão!

Direções Futuras

Os pesquisadores planejam levar esse trabalho adiante analisando como esses mesmos princípios se aplicam a pacientes com deficiências físicas. Eles querem ver se os benefícios de trabalhar com parceiros podem se manter em comparação com sistemas robóticos tradicionais que guiam os movimentos.

Conforme o mundo continua mudando, as formas como aprendemos e nos curamos também mudam. Usar robôs pra ajudar a fomentar conexões humanas em ambientes de terapia pode abrir caminho pra uma abordagem mais colaborativa na reabilitação-um pouquinho de tecnologia misturada com a mágica atemporal da conexão humana.

Através desses estudos, podemos continuar a incentivar não só a recuperação, mas também a alegria de trabalhar e curar juntos-porque, afinal, quem não gostaria de uma mão amiga (ou robô) ao longo do caminho?

Fonte original

Título: Effects of Uni- and Bidirectional Interaction During Dyadic Ankle and Wrist Tracking

Resumo: Haptic human-robot-human interaction allows users to feel and respond to one anothers forces while interfacing with separate robotic devices, providing customizable infrastructure for studying physical interaction during motor tasks (i.e., physical rehabilitation). For both upper- and lower-limb tasks, previous work has shown that virtual interactions with a partner can improve motor performance and enhance individual learning. However, whether the mechanism of these improvements generalizes across different human systems is an open question. In this work, we investigate the effects of haptic interaction between healthy individuals during a trajectory tracking task involving single-joint movements at the wrist and ankle. We compare tracking performance and muscle activation during haptic conditions where pairs of participants were uni- and bidirectionally connected, in order to investigate the contribution of real-time responses from a partner during the interaction. Findings indicate similar improvements in tracking performance during the bidirectional interaction for both the wrist and ankle, despite significant differences in how individuals modulated co-contraction. For each joint, bidirectional and unidirectional interaction resulted in similar improvements for the worse partner in the dyad. For the better partner, bidirectional interaction outperformed unidirectional interaction, likely due to changes in movement planning that were not observed in the unidirectional condition. While these results suggest that unidirectional interaction is sufficient for error correction of less skilled individuals during simple motor tasks, they also highlight the mutual benefits of bidirectional interaction which are consistent across the upper and lower limbs.

Autores: Matthew R. Short, Daniel Ludvig, Francesco Di Tommaso, Lorenzo Vianello, Eric J. Perreault, Emek Barış Küçüktabak, Levi Hargrove, Kevin Lynch, Etienne Burdet, Jose L. Pons

Última atualização: 2024-11-28 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.11.25.624926

Fonte PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.11.25.624926.full.pdf

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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