WEBVTT

00:00:01.198 --> 00:00:02.961
Este é o Pleurobot.

00:00:03.600 --> 00:00:07.158
O Pleurobot é um robô que concebemos
para imitar uma espécie de salamandras

00:00:07.158 --> 00:00:08.887
chamada Pleurodeles waltl.

00:00:09.240 --> 00:00:11.696
O Pleurobot anda, como veem aqui

00:00:11.696 --> 00:00:13.892
e, como verão depois, também nada.

NOTE Paragraph

00:00:14.280 --> 00:00:17.128
Podem perguntar:
"Porque é que conceberam esse robô?"

00:00:17.128 --> 00:00:19.840
Este robô foi concebido como
um instrumento científico

00:00:19.840 --> 00:00:21.400
para a neurociência.

00:00:21.400 --> 00:00:24.222
Foi concebido em conjunto
com neurobiólogos

00:00:24.222 --> 00:00:26.216
para compreender como se movem os animais

00:00:26.216 --> 00:00:29.500
e, em especial, como é que
a espinal medula controla a locomoção.

00:00:29.500 --> 00:00:31.594
Mas, quanto mais trabalho em bio-robótica,

00:00:31.594 --> 00:00:34.170
mais a locomoção animal me impressiona.

00:00:34.170 --> 00:00:38.256
Se pensarem num golfinho a nadar,
num gato a correr ou a saltar,

00:00:38.256 --> 00:00:40.187
ou mesmo em nós, seres humanos,

00:00:40.187 --> 00:00:42.208
quando fazemos "jogging"
ou jogamos ténis,

00:00:42.208 --> 00:00:43.786
são tudo coisas espantosas.

00:00:44.156 --> 00:00:48.158
O nosso sistema nervoso resolve
um problema de controlo muito complexo.

00:00:48.158 --> 00:00:51.383
Tem que coordenar perfeitamente
mais ou menos 200 músculos,

00:00:51.383 --> 00:00:55.125
porque, se a coordenação for má,
caímos ou movemo-nos mal.

00:00:55.560 --> 00:00:58.584
O meu objetivo é compreender
como é que isto funciona.

NOTE Paragraph

00:00:59.160 --> 00:01:02.495
Há quatro componentes principais
por detrás da locomoção animal.

00:01:02.800 --> 00:01:04.926
O primeiro componente é o corpo.

00:01:04.926 --> 00:01:06.802
Nunca devemos subestimar

00:01:06.802 --> 00:01:10.420
até que ponto a biomecânica
já simplifica a locomoção nos animais.

00:01:10.920 --> 00:01:12.576
Depois, temos a espinal medula.

00:01:12.576 --> 00:01:14.661
Na espinal medula, encontramos reflexos,

00:01:14.661 --> 00:01:18.246
múltiplos reflexos que criam
um ciclo de coordenação sensoriomotora

00:01:18.246 --> 00:01:21.731
entre a atividade neural da espinal medula
e a atividade mecânica.

00:01:22.000 --> 00:01:25.214
Um terceiro componente
são os geradores de padrões centrais.

00:01:25.214 --> 00:01:28.972
São circuitos muito interessantes
na espinal medula dos animais vertebrados

00:01:28.972 --> 00:01:30.869
que podem gerar, por si só,

00:01:30.869 --> 00:01:33.334
padrões rítmicos de atividade
muito coordenados

00:01:33.334 --> 00:01:35.991
enquanto recebem apenas
sinais de entrada muito simples.

00:01:35.991 --> 00:01:37.231
Estes sinais de entrada

00:01:37.231 --> 00:01:40.235
vindos de modulação descendente
de partes mais altas do cérebro,

00:01:40.235 --> 00:01:42.786
como o córtex motor,
o cerebelo, os gânglios basais,

00:01:42.786 --> 00:01:44.953
vão modular a atividade
da espinal medula

00:01:44.953 --> 00:01:46.690
enquanto nos movemos.

00:01:46.690 --> 00:01:49.711
O interessante é até que ponto
um componente de baixo nível,

00:01:49.711 --> 00:01:51.756
a espinal medula, juntamente com o corpo,

00:01:51.756 --> 00:01:54.113
resolve uma grande parte
do problema da locomoção.

00:01:54.113 --> 00:01:56.474
Podemos cortar a cabeça a uma galinha

00:01:56.474 --> 00:01:58.731
e ela continua a correr durante um bocado,

00:01:58.731 --> 00:02:01.504
mostrando que a parte inferior
da espinal medula e do corpo

00:02:01.504 --> 00:02:03.498
resolve uma grande parte da locomoção.

NOTE Paragraph

00:02:03.498 --> 00:02:06.217
Compreender como é que isto funciona
é muito complicada,

00:02:06.217 --> 00:02:07.518
porque, primeiro que tudo,

00:02:07.518 --> 00:02:10.169
é muito difícil registar a atividade
da espinal medula.

00:02:10.169 --> 00:02:12.635
É mais fácil implantar elétrodos
no córtex motor

00:02:12.635 --> 00:02:15.886
do que na espinal medula, porque esta
está protegida pelas vértebras.

00:02:15.886 --> 00:02:18.183
Sobretudo nas pessoas,
é muito difícil de fazer.

00:02:18.183 --> 00:02:21.302
Uma segunda dificuldade é que
a locomoção é devida a uma interação

00:02:21.302 --> 00:02:24.587
muito complexa e muito dinâmica
entre estes quatro componentes.

00:02:24.587 --> 00:02:28.441
Por isso, é muito difícil descobrir qual é
o papel de cada um, ao longo do tempo.

00:02:28.880 --> 00:02:32.825
É aqui que os bio-robôs, como o Pleurobot,
e os modelos matemáticos

00:02:32.825 --> 00:02:34.506
podem ajudar.

NOTE Paragraph

00:02:35.365 --> 00:02:36.916
Mas o que é a bio-robótica?

00:02:36.916 --> 00:02:40.071
A bio-robótica é uma área de investigação
muito ativa, na robótica

00:02:40.071 --> 00:02:42.290
em que as pessoas se inspiram
nos animais

00:02:42.290 --> 00:02:44.484
para fazerem sair os robôs para a rua,

00:02:44.484 --> 00:02:47.393
como robôs de serviços,
de pesquisa ou de salvamento,

00:02:47.393 --> 00:02:48.970
ou robôs de terreno.

00:02:48.970 --> 00:02:51.219
O grande objetivo é
inspirar-se nos animais

00:02:51.219 --> 00:02:53.902
para fazer robôs que possam
andar em terrenos complexos

00:02:53.902 --> 00:02:55.852
— escadas, montanhas, florestas —

00:02:55.852 --> 00:02:57.911
locais onde os robôs
ainda têm dificuldades

00:02:57.911 --> 00:03:00.267
e os animais podem fazer
um trabalho muito melhor.

00:03:00.267 --> 00:03:02.825
O robô pode ser um instrumento
científico maravilhoso.

00:03:02.825 --> 00:03:05.040
Há projetos muito bons
em que se usam robôs,

00:03:05.040 --> 00:03:07.527
como um instrumento científico 
para a neurociência,

00:03:07.527 --> 00:03:09.232
a biomecânica ou a hidrodinâmica.

00:03:09.232 --> 00:03:11.632
Este é exatamente o objetivo do Pleurobot.

00:03:11.632 --> 00:03:14.566
No meu laboratório
colaboramos com neurobiólogos

00:03:14.566 --> 00:03:17.880
como Jean-Marie Cabelguen,
um neurobiólogo de Bordéus, em França.

00:03:17.880 --> 00:03:22.490
Queremos fazer modelos de espinais medulas
e validá-los em robôs.

00:03:22.480 --> 00:03:24.296
E queremos começar de modo simples.

NOTE Paragraph

00:03:24.296 --> 00:03:26.200
Convém começar com animais simples

00:03:26.200 --> 00:03:28.614
como as lampreias,
que são peixes muito primitivos.

00:03:28.614 --> 00:03:31.137
Depois avançar para uma locomoção
mais complexa,

00:03:31.137 --> 00:03:33.196
como a das salamandras,
mas também em gatos

00:03:33.196 --> 00:03:35.271
em pessoas, em mamíferos.

00:03:35.880 --> 00:03:38.370
Aí, um robô começa a ser
um instrumento interessante

00:03:38.370 --> 00:03:40.358
para validar os nossos modelos.

00:03:40.358 --> 00:03:43.551
Para mim, o Pleurobot
é uma espécie de sonho tornado realidade.

00:03:43.551 --> 00:03:46.621
Eu comecei a trabalhar num computador
mais ou menos há 20 anos,

00:03:46.621 --> 00:03:49.825
fazendo uma simulação da locomoção
duma lampreia e duma salamandra,

00:03:49.825 --> 00:03:51.366
durante o meu doutoramento.

00:03:51.366 --> 00:03:54.737
Mas sempre soube que as minhas simulações
não passavam de aproximações.

00:03:54.737 --> 00:03:58.214
Simular a física da água,
da lama ou dum solo complexo,

00:03:58.214 --> 00:04:00.856
num computador, é muito difícil.

00:04:00.880 --> 00:04:03.310
Porque não ter um robô real
e uma física real?

00:04:03.600 --> 00:04:06.802
Entre todos esses animais,
um dos meus preferidos é a salamandra.

00:04:06.802 --> 00:04:10.236
Podem perguntar porquê.
É porque é um anfíbio.

00:04:10.240 --> 00:04:13.146
É um verdadeiro animal-chave,
do ponto de vista evolutivo.

00:04:13.146 --> 00:04:15.328
Constitui um elo maravilhoso
entre a natação,

00:04:15.328 --> 00:04:17.629
como encontramos
nas enguias ou nos peixes.

00:04:17.629 --> 00:04:21.506
e a locomoção quadrúpede, como vemos
nos mamíferos, em gatos e nas pessoas.

00:04:22.160 --> 00:04:24.415
A salamandra moderna está muito próxima

00:04:24.415 --> 00:04:26.266
dos primeiros vertebrados terrestres,

00:04:26.266 --> 00:04:27.816
por isso é quase um fóssil vivo

00:04:27.816 --> 00:04:29.974
que nos dá acesso ao nosso antepassado,

00:04:29.974 --> 00:04:32.937
o antepassado de todos
os tetrápodes terrestres.

NOTE Paragraph

00:04:33.240 --> 00:04:34.863
A salamandra nada

00:04:34.863 --> 00:04:37.174
fazendo uma marcha natatória anguiliforme,

00:04:37.174 --> 00:04:40.876
propagando uma bela onda de atividade
muscular da cabeça até à cauda.

00:04:41.440 --> 00:04:43.449
Se colocarmos a salamandra no chão,

00:04:43.449 --> 00:04:46.006
ela muda para uma marcha de trote.

00:04:46.006 --> 00:04:48.893
Neste caso, temos uma ativação
periódica dos membros

00:04:48.893 --> 00:04:50.619
que são coordenados perfeitamente

00:04:50.619 --> 00:04:53.261
com a ondulação do corpo

00:04:53.261 --> 00:04:57.016
e que é exatamente a marcha
que estão a ver no Pleurobot.

00:04:57.016 --> 00:04:59.896
Uma coisa surpreendente e fascinante

00:04:59.896 --> 00:05:03.814
é que tudo isso pode ser gerado
apenas pela espinal medula e pelo corpo.

00:05:03.814 --> 00:05:06.230
Se arranjarmos uma salamandra sem cérebro

00:05:06.230 --> 00:05:08.394
— não é muito bonito,
mas cortamos-lhe a cabeça —

00:05:08.394 --> 00:05:10.833
e se estimularmos eletricamente
a espinal medula,

00:05:10.833 --> 00:05:14.122
um nível baixo de estímulo
induzirá uma marcha tipo andar.

00:05:14.122 --> 00:05:16.631
Se estimularmos um pouco mais,
a marcha acelera.

00:05:16.631 --> 00:05:18.516
A certa altura, atinge-se um limiar

00:05:18.516 --> 00:05:21.056
e, automaticamente,
o animal muda para nadar.

00:05:21.056 --> 00:05:22.444
É espantoso!

00:05:22.444 --> 00:05:25.567
Basta mudar o impulso global,
como se carregássemos no acelerador,

00:05:25.567 --> 00:05:27.941
da modulação descendente 
da espinal medula,

00:05:27.941 --> 00:05:31.137
e há uma mudança total
entre duas marchas muito diferentes.

00:05:32.440 --> 00:05:35.101
Na verdade, podemos
observar o mesmo nos gatos.

00:05:35.101 --> 00:05:37.141
Se estimularmos a espinal medula dum gato,

00:05:37.141 --> 00:05:39.534
podemos mudar entre andar,
trotar e galopar.

00:05:39.534 --> 00:05:41.755
Ou nas aves, podemos fazer
com que uma ave mude

00:05:41.755 --> 00:05:43.940
entre o andar, com um nível
baixo de estímulo,

00:05:43.940 --> 00:05:46.490
e bater as asas,
com um estímulo de alto nível.

00:05:46.490 --> 00:05:48.444
Isto mostra que a espinal medula

00:05:48.444 --> 00:05:50.960
é um controlador da locomoção
muito sofisticado.

NOTE Paragraph

00:05:50.960 --> 00:05:53.688
Estudámos a locomoção da salamandra
com mais pormenor.

00:05:53.688 --> 00:05:56.656
Tivemos acesso a uma máquina
de vídeo de raios-X muito boa

00:05:56.656 --> 00:05:59.694
do Professor Martin Fischer
da Universidade Jena na Alemanha.

00:06:00.080 --> 00:06:02.696
Graças a isso, 
temos uma máquina fantástica

00:06:02.696 --> 00:06:05.402
para registar todo o movimento ósseo
com grande pormenor.

00:06:05.402 --> 00:06:06.825
Foi o que fizemos.

00:06:06.825 --> 00:06:09.806
Descobrimos quais são os ossos
que são importantes para nós

00:06:09.806 --> 00:06:12.789
e registámos o seu movimento a 3D.

00:06:12.789 --> 00:06:15.471
Reunimos toda uma base de dados
de movimentos

00:06:15.471 --> 00:06:17.408
tanto no terreno como na água.

00:06:17.408 --> 00:06:19.887
Reunimos uma base de dados
de comportamentos motores

00:06:19.887 --> 00:06:21.385
que um animal pode fazer.

00:06:21.385 --> 00:06:24.179
A nossa tarefa era reproduzir
isso no nosso robô.

00:06:24.179 --> 00:06:27.663
Fizemos todo um processo de otimização
para encontrar a estrutura correta,

00:06:27.663 --> 00:06:30.448
onde colocar os motores,
como ligá-los uns aos outros,

00:06:30.448 --> 00:06:33.690
para conseguir reproduzir
esses movimentos o melhor possível.

00:06:33.690 --> 00:06:36.449
Foi assim que nasceu o Pleurobot.

NOTE Paragraph

00:06:37.200 --> 00:06:40.250
Vejamos como é parecido
com o animal real.

00:06:40.960 --> 00:06:43.732
O que aqui veem é quase
uma comparação direta

00:06:43.732 --> 00:06:46.252
entre o andar do animal real
e o Pleurobot.

00:06:46.252 --> 00:06:50.255
Podem ver que temos uma repetição
da marcha quase exata.

00:06:50.255 --> 00:06:53.173
Se recuarem, ainda se vê melhor.

00:06:55.520 --> 00:06:58.203
Mas, melhor ainda, podemos pô-lo a nadar.

00:06:58.203 --> 00:07:00.966
Para isso, temos um fato seco
com que envolvemos o robô...

NOTE Paragraph

00:07:00.966 --> 00:07:02.160
(Risos)

NOTE Paragraph

00:07:02.160 --> 00:07:05.760
... depois podemos pô-lo na água
e começar a repetir a marcha da natação.

00:07:05.760 --> 00:07:08.920
Ficámos muito satisfeitos,
porque isto também é difícil de fazer.

00:07:08.920 --> 00:07:10.979
A física da interação é complexa.

00:07:10.979 --> 00:07:13.410
O nosso robô é muito maior
do que um pequeno animal,

00:07:13.410 --> 00:07:16.556
por isso tivemos que fazer
um aumento dinâmico das frequências

00:07:16.556 --> 00:07:19.210
para garantir que tínhamos
a mesma física de interação.

00:07:19.210 --> 00:07:21.471
Veem que temos
uma parecença muito grande

00:07:21.471 --> 00:07:23.565
e ficámos imensamente
satisfeitos com isso.

00:07:23.565 --> 00:07:25.876
Vamos então à espinal medula.

00:07:25.876 --> 00:07:27.616
Com Jean-Marie Cabelguen,

00:07:27.616 --> 00:07:31.044
fizemos o modelo dos circuitos
da espinal medula.

00:07:31.044 --> 00:07:33.196
O interessante é que a salamandra

00:07:33.200 --> 00:07:34.953
manteve um circuito muito primitivo

00:07:34.953 --> 00:07:37.524
que é muito semelhante
ao que encontramos na lampreia,

00:07:37.524 --> 00:07:39.562
esse peixe primitivo, tipo enguia,

00:07:39.562 --> 00:07:41.256
e parece que, durante a evolução,

00:07:41.256 --> 00:07:43.492
foram acrescentados
novos osciladores neurais,

00:07:43.492 --> 00:07:46.122
para controlar os membros,
para a locomoção das pernas.

00:07:46.122 --> 00:07:48.227
Sabemos onde estão
esses osciladores neurais

00:07:48.227 --> 00:07:50.176
mas fizemos um modelo matemático

00:07:50.176 --> 00:07:51.823
para ver como devem ser acoplados

00:07:51.823 --> 00:07:55.297
para permitir a transição entre
os dois tipos de marcha muito diferentes.

00:07:55.297 --> 00:07:57.871
Testámos isso integrado num robô.

NOTE Paragraph

00:07:57.871 --> 00:07:59.661
É assim que se comporta.

00:08:06.920 --> 00:08:10.120
O que vemos aqui
é uma versão anterior do Pleurobot

00:08:10.120 --> 00:08:13.160
que é totalmente controlada
pelo nosso modelo de espinal medula

00:08:13.160 --> 00:08:15.294
programado no interior do robô.

00:08:15.294 --> 00:08:16.905
A única coisa que fazemos

00:08:16.905 --> 00:08:19.105
é enviar para o robô,
através dum telecomando

00:08:19.105 --> 00:08:21.825
os dois sinais descendentes
que normalmente devia receber

00:08:21.825 --> 00:08:23.751
da parte superior do cérebro.

00:08:23.751 --> 00:08:26.420
O interessante é que,
jogando com estes sinais,

00:08:26.420 --> 00:08:29.617
podemos controlar totalmente
a velocidade, a direção e o tipo de marcha.

00:08:29.617 --> 00:08:31.196
Por exemplo,

00:08:31.196 --> 00:08:34.436
quando estimulamos a baixo nível,
temos a marcha de andar.

00:08:34.440 --> 00:08:36.701
A certa altura, se estimularmos mais,

00:08:36.701 --> 00:08:39.500
muito rapidamente, ele muda
para o movimento de natação.

00:08:39.500 --> 00:08:42.276
Por fim, também podemos fazê-lo
virar-se, muito facilmente,

00:08:42.276 --> 00:08:45.487
estimulando a espinal medula
mais dum lado do que o outro.

00:08:46.200 --> 00:08:48.250
Acho que é mesmo muito bonito

00:08:48.250 --> 00:08:50.238
como a Natureza distribuiu o controlo

00:08:50.238 --> 00:08:52.766
para dar tanta responsabilidade
à espinal medula

00:08:52.766 --> 00:08:56.686
de modo que a parte superior do cérebro
não se preocupe com todos os músculos.

00:08:56.686 --> 00:08:59.292
Só se preocupa
com esta modulação de alto nível.

00:08:59.292 --> 00:09:02.846
É de facto a tarefa da espinal medula
coordenar todos os músculos.

NOTE Paragraph

00:09:02.846 --> 00:09:06.522
Vamos agora à locomoção do gato
e à importância da biomecânica.

00:09:07.080 --> 00:09:08.631
Isto é outro projeto

00:09:08.631 --> 00:09:11.128
em que estudámos a biomecânica do gato.

00:09:11.128 --> 00:09:14.743
Quisemos ver até que ponto
a morfologia ajuda a locomoção.

00:09:14.743 --> 00:09:18.120
Descobrimos três critérios importantes

00:09:18.120 --> 00:09:20.325
nas propriedades dos membros.

00:09:20.325 --> 00:09:22.362
O primeiro é que os membros dum gato

00:09:22.362 --> 00:09:25.149
parecem-se mais ou menos
com uma estrutura tipo pantógrafo.

00:09:25.149 --> 00:09:27.475
Um pantógrafo é uma estrutura mecânica

00:09:27.475 --> 00:09:29.333
que mantém sempre em paralelo

00:09:29.333 --> 00:09:31.650
o segmento superior
e os segmentos inferiores.

00:09:31.650 --> 00:09:34.716
É um simples sistema geométrico
que coordena um pouco

00:09:34.720 --> 00:09:36.840
o movimento interno dos segmentos.

00:09:36.840 --> 00:09:40.111
A segunda propriedade dos membros do gato
é que têm muito pouco peso.

00:09:40.111 --> 00:09:42.162
A maior parte dos músculos
estão no tronco,

00:09:42.162 --> 00:09:44.911
o que é bom, porque os membros
ficam com uma inércia baixa

00:09:44.911 --> 00:09:46.644
e podem mover-se muito rapidamente.

00:09:46.644 --> 00:09:48.158
A última propriedade importante

00:09:48.158 --> 00:09:50.613
é o comportamento muito elástico
dos membros do gato

00:09:50.613 --> 00:09:52.926
que gerem os impactos e as forças.

00:09:52.926 --> 00:09:55.507
É aquilo a que chamamos o Cheetah-Cub.

NOTE Paragraph

00:09:55.507 --> 00:09:57.986
Vamos convidar o Cheetah-Cub
a subir ao palco.

00:10:02.426 --> 00:10:05.958
Este é Peter Eckert,
que faz o doutoramento com este robô.

00:10:05.958 --> 00:10:08.096
Como veem, é um pequeno robô amoroso.

00:10:08.096 --> 00:10:11.309
Parece um brinquedo,
mas é usado como instrumento científico

00:10:11.309 --> 00:10:14.626
para investigar estas propriedades
das pernas do gato.

00:10:14.626 --> 00:10:18.749
Como veem, é muito obediente, muito leve
e também muito elástico.

00:10:18.749 --> 00:10:21.353
por isso podemos pressioná-lo
que ele não se parte.

00:10:21.353 --> 00:10:23.609
Apenas salta.

00:10:23.609 --> 00:10:26.451
Esta propriedade muito elástica
também é muito importante.

00:10:27.160 --> 00:10:29.322
Também veem um pouco estas propriedades

00:10:29.322 --> 00:10:31.946
destes três segmentos
da perna, como um pantógrafo.

NOTE Paragraph

00:10:32.280 --> 00:10:35.096
O interessante é que `
esta marcha muito dinâmica

00:10:35.096 --> 00:10:37.147
se obtém apenas num ciclo aberto,

00:10:37.147 --> 00:10:40.364
ou seja, não há sensores,
não há ciclos complexos de "feedback".

00:10:40.364 --> 00:10:42.718
E é interessante, porque significa

00:10:42.718 --> 00:10:46.646
que a mecânica já estabilizou
esta marcha muito rápida

00:10:46.646 --> 00:10:50.868
e uma mecânica muito boa
já simplifica a locomoção,

00:10:50.868 --> 00:10:54.176
até ao ponto de que podemos
perturbar um pouco a locomoção,

00:10:54.176 --> 00:10:56.016
como verão no próximo vídeo,

00:10:56.016 --> 00:10:59.526
em que, por exemplo, 
fazemos o robô descer um degrau

00:10:59.526 --> 00:11:02.809
e o robô não cairá,
o que, para nós, foi uma surpresa.

00:11:02.809 --> 00:11:04.454
Esta é uma pequena perturbação.

00:11:04.454 --> 00:11:06.886
Eu estava à espera que o robô
caísse imediatamente,

00:11:06.886 --> 00:11:09.564
porque não há sensores,
não há "feedback" da velocidade.

00:11:09.564 --> 00:11:12.590
Mas não, bastou a mecânica
para estabilizar a marcha

00:11:12.590 --> 00:11:13.759
e o robô não cai.

00:11:13.759 --> 00:11:16.372
Obviamente, se o degrau for maior
e tivermos obstáculos,

00:11:16.372 --> 00:11:20.046
serão necessários todos os ciclos
de controlo e os reflexos.

00:11:20.046 --> 00:11:22.966
Mas o importante aqui
é que, para uma pequena perturbação,

00:11:22.966 --> 00:11:24.636
a mecânica chega.

00:11:24.636 --> 00:11:26.785
Penso que isto é uma mensagem
muito importante

00:11:26.785 --> 00:11:29.524
da biomecânica e da robótica
para a neurociência,

00:11:29.524 --> 00:11:31.418
dizendo que não devemos subestimar

00:11:31.418 --> 00:11:34.288
até que ponto o corpo já ajuda
a locomoção.

NOTE Paragraph

00:11:35.288 --> 00:11:38.209
Ora bem, como é que isto
se relaciona com a locomoção humana?

00:11:38.209 --> 00:11:40.079
A locomoção humana é mais complexa

00:11:40.079 --> 00:11:42.178
do que a locomoção do gato
e da salamandra,

00:11:42.178 --> 00:11:45.562
mas, ao mesmo tempo, o sistema nervoso
do ser humano é muito semelhante

00:11:45.562 --> 00:11:47.305
ao dos outros vertebrados.

00:11:47.305 --> 00:11:48.947
Especialmente, a espinal medula

00:11:48.947 --> 00:11:51.792
também é o controlador-chave
da locomoção nos seres humanos.

00:11:51.792 --> 00:11:54.242
É por isso que,
se há uma lesão na espinal medula

00:11:54.242 --> 00:11:56.103
os efeitos são dramáticos.

00:11:56.103 --> 00:11:58.553
A pessoa pode ficar paraplégica
ou tetraplégica,

00:11:58.553 --> 00:12:02.211
porque o cérebro perde a comunicação
com a espinal medula.

00:12:02.211 --> 00:12:04.625
Em especial, perde
esta modulação descendente

00:12:04.625 --> 00:12:07.640
para iniciar e modular a locomoção.

00:12:07.640 --> 00:12:09.831
Um grande objetivo da prostética neural

00:12:09.831 --> 00:12:12.227
é poder reativar essa comunicação

00:12:12.227 --> 00:12:14.678
usando estímulos elétricos ou químicos.

00:12:14.678 --> 00:12:17.200
Há várias equipas no mundo
que fazem exatamente isso,

00:12:17.200 --> 00:12:19.806
especialmente na Escola Politécnica
Federal de Lausana.

00:12:19.806 --> 00:12:22.316
Os meus colegas Grégoire Courtine
e Silvestro Micera,

00:12:22.316 --> 00:12:24.190
com quem eu colaboro.

NOTE Paragraph

00:12:24.190 --> 00:12:27.106
Fazer isto como deve ser
é muito importante para compreender

00:12:27.106 --> 00:12:28.866
como funciona a espinal medula,

00:12:28.866 --> 00:12:30.764
como interage com o corpo,

00:12:30.764 --> 00:12:33.430
e como o cérebro comunica
com a espinal medula.

00:12:33.800 --> 00:12:36.726
É aqui que os robôs e os modelos
que apresentei hoje

00:12:36.726 --> 00:12:38.977
desempenham, esperemos,
um papel fundamental

00:12:38.977 --> 00:12:41.510
para esses objetivos muito importantes.

NOTE Paragraph

00:12:41.510 --> 00:12:42.880
Obrigado.

NOTE Paragraph

00:12:42.880 --> 00:12:46.110
(Aplausos)

NOTE Paragraph

00:12:52.100 --> 00:12:54.840
Bruno Giussani: Auke, 
vi outros robôs no seu laboratório

00:12:54.840 --> 00:12:57.358
que fazem coisas como nadar na poluição

00:12:57.358 --> 00:12:59.726
e medir a poluição, enquanto nadam.

00:12:59.726 --> 00:13:01.212
Mas este aqui,

00:13:01.212 --> 00:13:04.649
que referiu na sua palestra,
como um projeto lateral,

00:13:05.487 --> 00:13:06.932
pesquisa e salva,

00:13:06.932 --> 00:13:09.056
e tem uma câmara no nariz.

NOTE Paragraph

00:13:09.289 --> 00:13:10.898
Auke Ijspeert: Pois é.

00:13:10.898 --> 00:13:13.059
Temos alguns projetos subsidiários

00:13:13.059 --> 00:13:16.610
em que gostaríamos de usar os robôs
para pesquisa e inspeção de salvamento.

00:13:16.610 --> 00:13:18.343
Este robô está agora a vê-lo.

00:13:18.343 --> 00:13:21.336
O grande sonho é que,
se houver uma situação difícil,

00:13:21.336 --> 00:13:24.836
como um edifício que ruiu,
ou um edifício que está inundado,

00:13:24.836 --> 00:13:28.648
e seja muito perigoso para uma equipa
de salvamento ou para cães de salvamento,

00:13:28.648 --> 00:13:31.501
porque não enviar um robô
que pode rastejar, nadar, andar

00:13:31.501 --> 00:13:34.893
com uma câmara incorporada para
inspecionar e identificar sobreviventes

00:13:34.893 --> 00:13:37.539
e criar uma ligação
de comunicação com o sobrevivente.

NOTE Paragraph

00:13:37.539 --> 00:13:40.856
BG: Presumindo que os sobreviventes
não se assustem com a forma disto.

NOTE Paragraph

00:13:40.856 --> 00:13:44.156
AI: Sim, provavelmente temos que mudar
um pouco o aspeto.

00:13:44.160 --> 00:13:47.166
Acho que um sobrevivente pode morrer
com um ataque de coração

00:13:47.166 --> 00:13:49.640
com medo de ser comido por ele.

00:13:49.640 --> 00:13:52.211
Mas, se mudarmos o aspeto
e o tornarmos mais robusto,

00:13:52.211 --> 00:13:54.536
certamente podemos fazer dele
um bom instrumento.

NOTE Paragraph

00:13:54.536 --> 00:13:56.849
BG: Muito obrigado.
Obrigado a si e à sua equipa.