1
00:00:00,760 --> 00:00:02,600
Este é o Pleurobô.

2
00:00:03,400 --> 00:00:06,740
Ele é um robô que foi projetado
para imitar a espécie das salamandras

3
00:00:06,740 --> 00:00:08,440
chamada: "Pleurodeles waltl".

4
00:00:09,240 --> 00:00:11,490
Ele consegue andar, como podem ver,

5
00:00:11,490 --> 00:00:13,560
e também consegue nadar,
como verão adiante.

6
00:00:14,120 --> 00:00:16,691
Pode surgir a pergunta:
"Por que projetamos este robô?"

7
00:00:16,960 --> 00:00:20,722
Ele foi projetado como uma ferramenta
científica para a neurociência.

8
00:00:21,400 --> 00:00:23,820
De fato, o desenvolvemos
com neurobiologistas

9
00:00:23,820 --> 00:00:25,810
para entender como os animais se movem

10
00:00:25,810 --> 00:00:28,740
e, especialmente, como a medula espinhal
controla o movimento.

11
00:00:29,340 --> 00:00:31,300
Mas quanto mais trabalho em biorrobótica,

12
00:00:31,300 --> 00:00:33,661
mais me impressiono pela locomoção animal.

13
00:00:33,920 --> 00:00:38,210
Se pensarmos num golfinho nadando,
num gato correndo ou pulando por aí...

14
00:00:38,210 --> 00:00:39,810
ou ate mesmo em nós, humanos,

15
00:00:39,810 --> 00:00:41,650
quando corremos ou jogamos tênis,

16
00:00:41,650 --> 00:00:43,050
fazemos coisas incríveis.

17
00:00:43,880 --> 00:00:48,000
E de fato, nosso sistema nervoso resolve
um problema de controle muito complexo.

18
00:00:48,000 --> 00:00:51,120
Ele tem que coordenar, mais ou menos,
200 músculos perfeitamente,

19
00:00:51,120 --> 00:00:54,880
porque se a coordenação for ruim,
cairemos ou nos locomoveremos mal.

20
00:00:55,560 --> 00:00:58,280
E meu objetivo é entender
como isso funciona.

21
00:00:59,120 --> 00:01:02,080
Há quatro componentes principais
por trás da locomoção animal.

22
00:01:02,800 --> 00:01:04,750
O primeiro componente é o corpo em si,

23
00:01:04,750 --> 00:01:06,240
e nunca deveríamos subestimar

24
00:01:06,240 --> 00:01:10,240
em que medida a biomecânica
já simplifica a locomoção em animais.

25
00:01:10,920 --> 00:01:12,326
Depois, há a medula espinhal,

26
00:01:12,326 --> 00:01:14,360
e nela há os reflexos;

27
00:01:14,360 --> 00:01:17,840
múltiplos reflexos que criam
um circuito de coordenação sensório-motora

28
00:01:17,840 --> 00:01:21,440
entre a atividade neuronal
na medula espinhal e a atividade mecânica.

29
00:01:22,000 --> 00:01:24,976
O terceiro componente
são os geradores de padrão central.

30
00:01:24,980 --> 00:01:28,850
São circuitos bem interessantes
na medula espinhal de animais vertebrados

31
00:01:28,850 --> 00:01:30,530
que podem gerar, por si mesmos,

32
00:01:30,530 --> 00:01:33,230
padrões rítmicos de atividade
bem coordenados

33
00:01:33,230 --> 00:01:35,750
enquanto recebem apenas
sinais de entrada bem simples.

34
00:01:35,750 --> 00:01:36,966
E esses sinais de entrada

35
00:01:36,966 --> 00:01:40,066
que vêm da modulação descendente
das partes mais altas do cérebro,

36
00:01:40,066 --> 00:01:42,500
como o córtex motor, o cerebelo,
os gânglios basais,

37
00:01:42,500 --> 00:01:44,730
irão modular a atividade
da medula espinhal

38
00:01:44,730 --> 00:01:46,360
enquanto nos locomovemos.

39
00:01:46,360 --> 00:01:49,600
Mas o interessante é que apenas
um componente de baixo nível,

40
00:01:49,600 --> 00:01:51,230
a medula espinhal, com o corpo,

41
00:01:51,230 --> 00:01:53,770
já resolve a maior parte
do problema de locomoção.

42
00:01:53,770 --> 00:01:56,642
Sabe-se disso, pois se a cabeça
de uma galinha for arrancada,

43
00:01:56,642 --> 00:01:57,927
ela ainda correrá um pouco,

44
00:01:57,927 --> 00:02:00,756
mostrando que apenas a parte baixa,
medula espinhal e corpo,

45
00:02:00,756 --> 00:02:02,783
já resolve uma grande parte da locomoção.

46
00:02:03,453 --> 00:02:05,850
Agora, entender como isso funciona
é bem complexo,

47
00:02:05,850 --> 00:02:07,150
porque, em primeiro lugar,

48
00:02:07,150 --> 00:02:09,814
registrar a atividade
na medula espinhal é muito difícil.

49
00:02:09,814 --> 00:02:12,590
É mais fácil implantar eletrodos
no córtex motor

50
00:02:12,590 --> 00:02:15,680
do que na medula espinhal,
já que ela é protegida pelas vértebras.

51
00:02:15,680 --> 00:02:17,560
É muito difícil de se fazer em humanos.

52
00:02:17,560 --> 00:02:21,330
A segunda dificuldade é que a locomoção
se dá numa complicadíssima

53
00:02:21,330 --> 00:02:24,400
e muito dinâmica interação
entre esses quatro componentes.

54
00:02:24,400 --> 00:02:27,680
Então é bem difícil descobrir
qual é o papel de cada um o tempo todo.

55
00:02:28,880 --> 00:02:32,530
É aí que os biorrobôs, como o Pleurobô
e modelos matemáticos

56
00:02:32,530 --> 00:02:33,840
podem ajudar.

57
00:02:35,420 --> 00:02:36,670
O que são os biorrobôs?

58
00:02:36,670 --> 00:02:39,490
Os biorrobôs são um campo bem ativo
de pesquisa na Robótica,

59
00:02:39,490 --> 00:02:41,976
no qual as pessoas querem
se inspirar nos animais

60
00:02:41,980 --> 00:02:44,440
para fazer com que os robôs
saiam ao ar livre,

61
00:02:44,440 --> 00:02:47,000
como os robôs de manutenção,
de pesquisa e resgate

62
00:02:47,000 --> 00:02:48,360
ou de campo.

63
00:02:48,800 --> 00:02:51,000
E o maior objetivo
é se inspirar nos animais

64
00:02:51,000 --> 00:02:53,280
para que os robôs lidem
com terrenos complexos:

65
00:02:53,280 --> 00:02:55,440
escadas, montanhas, florestas,

66
00:02:55,440 --> 00:02:59,340
lugares onde eles ainda têm dificuldades
e onde os animais se viram muito melhor.

67
00:02:59,340 --> 00:03:02,206
O robô pode ser uma maravilhosa
ferramenta científica também.

68
00:03:02,206 --> 00:03:04,504
Há uns projetos legais
em que os robôs são usados

69
00:03:04,504 --> 00:03:07,500
como uma ferramenta científica
para a neurociência, biomecânica

70
00:03:07,500 --> 00:03:08,880
ou hidrodinâmica.

71
00:03:08,880 --> 00:03:11,170
E essa é exatamente
a finalidade do Pleurobô.

72
00:03:11,400 --> 00:03:14,590
E o que fazemos no meu laboratório
é colaborar com neurobiologistas,

73
00:03:14,590 --> 00:03:17,826
como Jean-Marie Cabelguen,
um neurobiologista de Bordeaux, na França,

74
00:03:17,826 --> 00:03:21,940
e queremos fazer modelos
de medula espinhal e validá-los nos robôs.

75
00:03:22,390 --> 00:03:23,846
E queremos começar do básico.

76
00:03:23,846 --> 00:03:25,900
Então é bom começar com animais simples,

77
00:03:25,900 --> 00:03:28,340
como as lampreias,
que são peixes bem primitivos

78
00:03:28,340 --> 00:03:30,870
e aos poucos avançar
para a locomoção mais complexa,

79
00:03:30,870 --> 00:03:32,160
como a das salamandras,

80
00:03:32,160 --> 00:03:33,690
mas também a dos gatos, humanos

81
00:03:33,690 --> 00:03:34,920
e mamíferos.

82
00:03:35,820 --> 00:03:38,250
E aqui o robô torna-se
uma interessante ferramenta

83
00:03:38,250 --> 00:03:40,070
para validar nossos modelos.

84
00:03:40,070 --> 00:03:43,406
De fato, para mim, o Pleurobô
é um tipo de sonho se tornando realidade.

85
00:03:43,406 --> 00:03:46,430
Há mais ou menos 20 anos,
eu já trabalhava no computador

86
00:03:46,440 --> 00:03:49,306
fazendo simulações da locomoção
das lampreias e salamandras,

87
00:03:49,306 --> 00:03:50,776
durante meu doutorado.

88
00:03:50,780 --> 00:03:54,170
Mas eu sempre soube que minhas simulações
eram apenas aproximações.

89
00:03:54,170 --> 00:03:58,110
Por exemplo, simular a física na água,
ou na lama, ou num terreno complexo;

90
00:03:58,110 --> 00:04:00,840
é muito difícil simular isso
adequadamente num computador.


91
00:04:00,840 --> 00:04:03,010
Por que não ter um robô real
e física real?

92
00:04:03,600 --> 00:04:06,730
Dentre todos esses animais,
um dos meus favoritos é a salamandra.

93
00:04:06,730 --> 00:04:10,210
Dá para questionar o porquê disso;
a razão é que, como um anfíbio,

94
00:04:10,210 --> 00:04:12,600
é um animal chave
do ponto de vista evolutivo.

95
00:04:12,600 --> 00:04:14,970
Ela faz uma maravilhosa ligação
entre o nado,

96
00:04:14,970 --> 00:04:17,080
como se vê nas enguias ou peixes,

97
00:04:17,080 --> 00:04:21,370
e a locomoção quadrúpede,
como se vê nos mamíferos, gatos e humanos.

98
00:04:22,000 --> 00:04:23,540
Na verdade, a salamandra moderna

99
00:04:23,540 --> 00:04:25,790
é bem próxima do primeiro
vertebrado terrestre,

100
00:04:25,790 --> 00:04:27,640
então ela é quase um fóssil vivo

101
00:04:27,640 --> 00:04:29,730
que nos dá acesso ao nosso ancestral,

102
00:04:29,730 --> 00:04:32,680
o ancestral de todos
os tetrápodes terrestres.

103
00:04:33,240 --> 00:04:34,570
A salamandra nada

104
00:04:34,570 --> 00:04:36,720
ao fazer o que se chama
natação anguiliforme.

105
00:04:36,720 --> 00:04:40,680
Ela propaga uma interessante onda
de atividade muscular, da cabeça à cauda.

106
00:04:41,430 --> 00:04:43,150
E se a salamandra for posta no chão,

107
00:04:43,150 --> 00:04:45,810
ela muda para o que se chama
caminhada em marcha.

108
00:04:45,810 --> 00:04:48,757
Neste caso, há uma interessante
ativação periódica dos membros,

109
00:04:48,757 --> 00:04:53,140
que são muito bem coordenados,
com esta ondulação estacionária do corpo,

110
00:04:53,140 --> 00:04:56,780
e esta é exatamente a marcha
que se vê aqui no Pleurobô.

111
00:04:56,780 --> 00:04:59,870
Agora, uma coisa que é bem surpreendente
e fascinante, na verdade,

112
00:04:59,870 --> 00:05:03,770
é o fato de que tudo isso pode ser gerado
apenas pela medula espinhal e o corpo.

113
00:05:03,790 --> 00:05:06,154
Então, se pegarmos
uma salamandra sem o cérebro...

114
00:05:06,154 --> 00:05:08,254
não é tão legal,
pois se remove sua cabeça...

115
00:05:08,264 --> 00:05:10,590
e estimularmos eletricamente
a medula espinhal,

116
00:05:10,590 --> 00:05:13,970
num nível baixo de estimulação,
isso induzirá a uma caminhada em marcha.

117
00:05:13,970 --> 00:05:16,510
Se a estimulação for um pouco maior,
a marcha acelera.

118
00:05:16,510 --> 00:05:18,440
Em determinado ponto, há um limiar

119
00:05:18,440 --> 00:05:20,490
e, automaticamente,
o animal começa a nadar.

120
00:05:20,900 --> 00:05:22,160
Isso é incrível!

121
00:05:22,180 --> 00:05:25,660
Apenas mudando o estímulo global,
como se estivesse pisando no acelerador

122
00:05:25,670 --> 00:05:27,760
da modulação descendente
à medula espinhal,

123
00:05:27,760 --> 00:05:31,230
faz com que ocorra uma mudança completa
entre duas marchas bem diferentes.

124
00:05:32,440 --> 00:05:34,790
O mesmo fenômeno foi observado em gatos.

125
00:05:34,790 --> 00:05:36,980
Estimulando a medula espinhal de um gato,

126
00:05:36,980 --> 00:05:39,430
pode-se mudar entre o caminhar,
o trote e o galope.

127
00:05:39,430 --> 00:05:42,020
Ou em pássaros, pode-se mudar
entre caminhada,

128
00:05:42,020 --> 00:05:43,510
num nível baixo de estimulação,

129
00:05:43,510 --> 00:05:46,350
e o bater de asas num nível alto.

130
00:05:46,350 --> 00:05:48,400
E isso mostra que a medula espinhal

131
00:05:48,400 --> 00:05:50,730
é um controlador de locomoção
muito sofisticado.

132
00:05:50,730 --> 00:05:53,400
Então estudamos a locomoção
da salamandra detalhadamente,

133
00:05:53,400 --> 00:05:56,430
e conseguimos ter acesso
a uma máquina de vídeo de raio X

134
00:05:56,430 --> 00:06:00,040
do Professor Martin Fischer
na Universidade de Jena, na Alemanha.

135
00:06:00,040 --> 00:06:02,380
E graças a isso, há uma máquina incrível

136
00:06:02,380 --> 00:06:05,160
para registrar toda a movimentação
de ossos detalhadamente.


137
00:06:05,160 --> 00:06:06,400
Foi isso o que fizemos.

138
00:06:06,400 --> 00:06:09,610
Basicamente, descobrimos quais ossos
são importantes para nós

139
00:06:09,610 --> 00:06:12,200
e coletamos seus movimentos em 3D.

140
00:06:12,200 --> 00:06:15,360
O que fizemos foi coletar
um banco de dados completo de movimentos,

141
00:06:15,360 --> 00:06:16,700
tanto na terra como na água,

142
00:06:16,700 --> 00:06:19,459
para ter um banco de dados pleno
dos comportamentos motores

143
00:06:19,459 --> 00:06:20,848
que um animal de verdade tem.

144
00:06:20,848 --> 00:06:23,893
E nosso trabalho como roboticistas
foi replicar isso no robô.

145
00:06:23,893 --> 00:06:27,460
Fizemos um completo processo de otimização
para encontrar a estrutura certa,

146
00:06:27,460 --> 00:06:30,080
onde colocar os motores, como conectá-los,

147
00:06:30,080 --> 00:06:33,280
para ser capaz de reproduzir os movimentos
da melhor forma possível.

148
00:06:33,680 --> 00:06:36,040
E foi assim que o Pleurobô veio à vida.

149
00:06:37,200 --> 00:06:40,086
Vamos ver então a sua semelhança
em relação a um animal real.

150
00:06:40,960 --> 00:06:43,440
O que se vê aqui
é quase uma comparação direta

151
00:06:43,440 --> 00:06:46,170
entre o caminhar de um animal real
e o Pleurobô.

152
00:06:46,170 --> 00:06:48,920
Pode-se notar que temos
uma reprodução quase exata

153
00:06:48,920 --> 00:06:50,190
da caminhada em marcha.

154
00:06:50,190 --> 00:06:52,840
Se formos lentamente, 
a percepção é ainda melhor.

155
00:06:55,520 --> 00:06:57,700
Mas melhor ainda, podemos fazê-lo nadar.

156
00:06:57,700 --> 00:07:00,950
Para isso temos um traje impermeável
que colocamos pelo robô inteiro;

157
00:07:00,950 --> 00:07:02,030
(Risos)

158
00:07:02,030 --> 00:07:05,240
e então podemos colocá-lo na água
e a começar a reproduzir o nado.

159
00:07:05,240 --> 00:07:08,550
Ficamos muito felizes aqui,
porque isso é bem difícil de se fazer.

160
00:07:08,550 --> 00:07:10,590
A física de interação é complexa.

161
00:07:10,590 --> 00:07:12,920
Nosso robô é muito maior
do que um animal pequeno,

162
00:07:12,920 --> 00:07:16,250
então fizemos o que se chama
de escalonamento dinâmico das frequências,

163
00:07:16,250 --> 00:07:18,940
para assegurar que tínhamos
as mesmas interações físicas.

164
00:07:18,940 --> 00:07:21,320
Mas nota-se que obtivemos
uma relação bem próxima

165
00:07:21,320 --> 00:07:23,230
e ficamos muito, muito felizes com isso.

166
00:07:23,480 --> 00:07:25,680
Vamos então para a medula espinhal.

167
00:07:25,680 --> 00:07:27,990
O que fizemos aqui
com Jean-Marie Cabelguen

168
00:07:27,990 --> 00:07:30,280
é um modelo de circuitos
da medula espinhal.

169
00:07:31,040 --> 00:07:33,080
O interessante é que a salamandra

170
00:07:33,080 --> 00:07:34,864
manteve um circuito muito primitivo,

171
00:07:34,864 --> 00:07:37,480
que é muito parecido
com o que encontramos na lampreia,

172
00:07:37,480 --> 00:07:39,350
esta enguia primitiva;

173
00:07:39,350 --> 00:07:40,890
e parece que durante a evolução,

174
00:07:40,890 --> 00:07:44,340
novos osciladores neuronais foram 
adicionados para controlar os membros,

175
00:07:44,340 --> 00:07:45,830
para fazer a locomoção da pata.

176
00:07:45,830 --> 00:07:47,560
Sabemos onde estão
esses osciladores,

177
00:07:47,560 --> 00:07:49,800
mas o que fizemos
foi criar um modelo matemático

178
00:07:49,800 --> 00:07:51,760
para ver como eles poderiam ser acoplados

179
00:07:51,760 --> 00:07:54,740
para permitir a transição entre esses dois
movimentos díspares.

180
00:07:54,740 --> 00:07:57,320
E testamos isso a bordo de um robô.

181
00:07:57,680 --> 00:07:59,130
E é assim que fica.

182
00:08:06,920 --> 00:08:09,890
O que se vê aqui
é a versão anterior do Pleurobô

183
00:08:09,890 --> 00:08:13,040
que é completamente controlada
pelo nosso modelo de medula espinhal

184
00:08:13,040 --> 00:08:14,680
programada a bordo do robô.

185
00:08:15,100 --> 00:08:16,410
E a única coisa que fazemos

186
00:08:16,410 --> 00:08:18,480
é enviar ao robô,
por um controle remoto,

187
00:08:18,480 --> 00:08:21,180
os dois sinais descendentes
que ele normalmente receberia

188
00:08:21,180 --> 00:08:22,840
da parte superior do cérebro.

189
00:08:23,480 --> 00:08:25,400
E ao brincar com esses sinais,

190
00:08:25,400 --> 00:08:29,000
podemos controlar completamente
a velocidade, direção e tipo de movimento.

191
00:08:29,600 --> 00:08:30,760
Por exemplo,

192
00:08:30,760 --> 00:08:34,250
quando estimulamos num nível baixo,
temos o movimento de caminhada,

193
00:08:34,250 --> 00:08:36,390
e num determinado ponto,
se estimulamos muito,

194
00:08:36,390 --> 00:08:38,600
rapidamente ele muda para o nado.

195
00:08:39,250 --> 00:08:41,880
E finalmente, podemos também
fazer desvios com destreza,

196
00:08:41,880 --> 00:08:45,240
apenas ao estimular mais um lado
da medula espinhal do que outro.

197
00:08:46,200 --> 00:08:47,800
Eu acho muito bonito,

198
00:08:47,800 --> 00:08:50,070
o modo como a natureza
distribuiu o controle

199
00:08:50,070 --> 00:08:52,730
para dar à medula espinhal
muita responsabilidade,

200
00:08:52,760 --> 00:08:56,390
assim, a parte superior do cérebro
não precisa se preocupar com cada músculo,

201
00:08:56,390 --> 00:08:59,020
mas apenas com a modulação de alto nível,

202
00:08:59,020 --> 00:09:02,410
e esse é o trabalho da medula espinhal
para coordenar todos os músculos.

203
00:09:02,810 --> 00:09:06,360
Vamos agora para a locomoção dos gatos
e a importância da biomecânica.

204
00:09:07,080 --> 00:09:08,330
Este é outro projeto,

205
00:09:08,330 --> 00:09:10,770
no qual estudamos a biomecânica dos gatos

206
00:09:10,770 --> 00:09:14,650
e queremos ver o quanto a morfologia
ajuda na locomoção.

207
00:09:14,650 --> 00:09:18,320
E encontramos três critérios
importantes nas propriedades

208
00:09:18,320 --> 00:09:19,680
dos membros, basicamente.

209
00:09:20,320 --> 00:09:22,290
A primeira é que o membro de um gato

210
00:09:22,290 --> 00:09:24,990
parece mais ou menos
como uma estrutura pantográfica.

211
00:09:24,990 --> 00:09:27,250
Um pantógrafo é uma estrutura mecânica

212
00:09:27,250 --> 00:09:30,770
que mantém o segmento superior
e inferior sempre paralelos.

213
00:09:31,600 --> 00:09:34,690
Um sistema geométrico simples
que coordena um pouco

214
00:09:34,690 --> 00:09:36,410
o movimento interno dos segmentos.

215
00:09:36,410 --> 00:09:39,660
A segunda propriedade dos membros
dos gatos é que eles são bem leves.

216
00:09:39,660 --> 00:09:41,490
A maioria dos músculos está no tronco,

217
00:09:41,490 --> 00:09:43,970
uma boa ideia, já que os membros
têm baixa inércia

218
00:09:43,970 --> 00:09:46,190
e podem se mover bem rápido.

219
00:09:46,190 --> 00:09:49,870
O último item importante
é este jeito elástico dos membros felinos,

220
00:09:49,870 --> 00:09:52,730
para lidar com impactos e forças.

221
00:09:52,730 --> 00:09:55,070
E é assim como projetamos o Cheetah-Cub.

222
00:09:55,070 --> 00:09:57,320
Vamos chamar o Cheetah-Cub ao palco.

223
00:10:02,160 --> 00:10:05,800
Este é Peter Eckert,
que faz seu doutorado neste robô,

224
00:10:05,800 --> 00:10:07,890
e como se pode ver, é um robozinho bonito.

225
00:10:07,890 --> 00:10:08,920
Parece um brinquedo,

226
00:10:08,920 --> 00:10:11,300
mas foi usado mesmo
como uma ferramenta científica

227
00:10:11,300 --> 00:10:14,560
para investigar as propriedades
das patas dos gatos.

228
00:10:14,560 --> 00:10:17,190
Como se nota, ele é bem dócil, bem leve

229
00:10:17,190 --> 00:10:18,490
e também bem elástico;

230
00:10:18,490 --> 00:10:21,180
então dá até para pressioná-lo
que ele não vai quebrar.

231
00:10:21,180 --> 00:10:22,760
Ele vai apenas pular, na verdade.

232
00:10:22,760 --> 00:10:25,680
E essa propriedade bem elástica
é também muito importante.

233
00:10:27,030 --> 00:10:29,330
E dá para ver também
um pouco dessas propriedades

234
00:10:29,330 --> 00:10:31,680
desses três segmentos
da pata como um pantógrafo.

235
00:10:32,280 --> 00:10:35,040
O que é mais interessante
é que esta caminhada bem dinâmica

236
00:10:35,040 --> 00:10:36,950
é obtida exclusivamente em malha aberta,

237
00:10:36,950 --> 00:10:40,110
ou seja, sem sensores,
sem malhas complexas de feedback.

238
00:10:40,110 --> 00:10:42,570
E isso é interessante, já que significa

239
00:10:42,570 --> 00:10:46,540
que apenas a mecânica conseguiu 
estabilizar esta marcha bem rápida

240
00:10:46,540 --> 00:10:50,790
e que a boa mecânica
praticamente simplifica a locomoção.

241
00:10:50,790 --> 00:10:54,120
Na medida em que pudermos
dificultar um pouco a locomoção,


242
00:10:54,120 --> 00:10:55,810
como se pode ver no próximo vídeo,

243
00:10:55,810 --> 00:10:59,720
em que fazemos um exercício
no qual o robô desce um degrau,

244
00:10:59,720 --> 00:11:01,320
e ele não cai,

245
00:11:01,320 --> 00:11:02,960
o que foi uma surpresa para nós.

246
00:11:02,960 --> 00:11:04,300
Este é um pequeno obstáculo.

247
00:11:04,300 --> 00:11:06,540
Eu esperava que o robô
fosse cair imediatamente,

248
00:11:06,540 --> 00:11:09,120
pois não há sensores,
nenhuma malha rápida de feedback.

249
00:11:09,120 --> 00:11:11,410
Mas não, somente a mecânica
estabilizou a marcha,

250
00:11:11,410 --> 00:11:13,120
e o robô não cai.

251
00:11:13,120 --> 00:11:16,270
Claro, se você aumentar o degrau
e se você tiver obstáculos,

252
00:11:16,270 --> 00:11:19,930
será preciso malhas de controle completas,
reflexos e tudo mais.

253
00:11:19,930 --> 00:11:22,770
Mas o que importa aqui
é que para um pequeno obstáculo,

254
00:11:22,770 --> 00:11:24,100
a mecânica é justa.

255
00:11:24,100 --> 00:11:26,390
E creio que isso seja
uma mensagem bem importante

256
00:11:26,390 --> 00:11:28,675
da biomecânica e da robótica
para a neurociência,

257
00:11:28,675 --> 00:11:33,495
dizendo para não subestimar o poder
do corpo em ajudar na locomoção.

258
00:11:35,320 --> 00:11:37,900
Agora, qual é a relação disso
com a locomoção humana?

259
00:11:37,900 --> 00:11:41,600
A locomoção humana é mais complexa
do que a de um gato ou salamandra,

260
00:11:42,250 --> 00:11:45,100
mas, ao mesmo tempo,
o sistema nervoso humano é bem similar

261
00:11:45,100 --> 00:11:46,860
ao dos outros vertebrados.

262
00:11:46,860 --> 00:11:48,450
Particularmente a medula espinhal

263
00:11:48,450 --> 00:11:51,320
é também o controle fundamental
para a locomoção nos humanos.

264
00:11:51,650 --> 00:11:53,980
É por isso que se há
uma lesão na medula espinhal,

265
00:11:53,980 --> 00:11:55,690
ocorrem danos graves.

266
00:11:55,690 --> 00:11:58,470
A pessoa pode ficar
paraplégica ou tetraplégica.

267
00:11:58,470 --> 00:12:00,870
Isso porque o cérebro
perde a comunicação

268
00:12:00,870 --> 00:12:02,130
com a medula espinhal.

269
00:12:02,130 --> 00:12:04,390
Precisamente, ele perde
a modulação descendente

270
00:12:04,390 --> 00:12:06,360
para iniciar e modular a locomoção.

271
00:12:07,550 --> 00:12:09,320
Um grande objetivo da neuroprostética

272
00:12:09,320 --> 00:12:11,720
é ser capaz de reativar essa comunicação

273
00:12:11,720 --> 00:12:14,200
usando estimulações elétricas e químicas.

274
00:12:14,840 --> 00:12:17,430
E há várias equipes no mundo
que fazem exatamente isso,

275
00:12:17,430 --> 00:12:18,480
especialmente na EPFL.

276
00:12:18,480 --> 00:12:21,150
Meus colegas Grégoire Courtine
e Silvestro Micera,

277
00:12:21,150 --> 00:12:22,800
com os quais eu colaboro.

278
00:12:23,960 --> 00:12:27,030
Mas para fazer isso adequadamente,
é muito importante entender

279
00:12:27,030 --> 00:12:28,800
como funciona a medula espinhal,

280
00:12:28,800 --> 00:12:30,520
como ela interage com o corpo

281
00:12:30,520 --> 00:12:33,100
e como o cérebro se comunica com ela.

282
00:12:33,800 --> 00:12:36,670
É aí que os robôs e modelos
que eu apresentei hoje

283
00:12:36,670 --> 00:12:38,580
terão, tomara, um papel fundamental

284
00:12:38,580 --> 00:12:41,290
em direção a esses importantes objetivos.

285
00:12:41,290 --> 00:12:42,360
Obrigado.

286
00:12:42,360 --> 00:12:47,120
(Aplausos)

287
00:12:51,970 --> 00:12:54,776
Bruno Giussani: Auke, eu vi
outros robôs em seu laboratório

288
00:12:54,776 --> 00:12:57,200
que fazem coisas como nadar na poluição

289
00:12:57,200 --> 00:12:59,670
e medi-la enquanto nadam.

290
00:12:59,670 --> 00:13:00,880
Mas este aqui,

291
00:13:00,880 --> 00:13:04,440
você citou na sua palestra,
como um projeto à parte,

292
00:13:05,640 --> 00:13:06,830
faz busca e regate,

293
00:13:06,830 --> 00:13:09,050
e ele tem uma câmera no nariz.

294
00:13:09,050 --> 00:13:11,350
Auke Ijspeert: Claro. O robô...

295
00:13:11,350 --> 00:13:12,833
Temos alguns projetos derivados

296
00:13:12,833 --> 00:13:16,270
que gostaríamos de ter os robôs
fazendo inspeções de busca e resgate,

297
00:13:16,270 --> 00:13:18,070
então agora o robô está vendo você.

298
00:13:18,070 --> 00:13:21,270
E o grande sonho é que se você tiver
uma situação complicada,

299
00:13:21,270 --> 00:13:24,770
como um prédio desmoronado
ou que está inundado,

300
00:13:24,770 --> 00:13:28,220
e isso é muito perigoso
para equipes ou mesmo cães de resgate,

301
00:13:28,220 --> 00:13:31,030
por que não enviar um robô
que pode rastejar, nadar, andar,

302
00:13:31,050 --> 00:13:34,230
com uma câmera a bordo para inspecionar,
identificar sobreviventes

303
00:13:34,230 --> 00:13:36,910
e talvez criar um link
de comunicação com o sobrevivente?

304
00:13:36,910 --> 00:13:39,910
BG: Claro, considerando
que os sobreviventes não fiquem com medo

305
00:13:39,910 --> 00:13:40,950
pela forma disso.

306
00:13:40,950 --> 00:13:43,960
AI: É, nós devíamos
mudar um pouco a aparência,

307
00:13:43,960 --> 00:13:46,970
porque eu acho que aqui o sobrevivente
poderia morrer de infarto

308
00:13:46,970 --> 00:13:49,300
ao temer que isso fosse
se alimentar dele.

309
00:13:49,300 --> 00:13:51,820
Mas ao mudarmos a aparência
e torná-lo mais robusto,

310
00:13:51,820 --> 00:13:53,820
estou certo de que será
uma boa ferramenta.

311
00:13:53,820 --> 00:13:56,236
BG: Muito obrigado.
Obrigado a você e à sua equipe.