TEDMED 2012
Miguel Nicolelis: A monkey that controls a robot with its thoughts. No, really.
Miguel Nicolelis: Um macaco que controla um robô com pensamentos.Não, mesmo.
Filmed:
Readability: 4.1
1,315,130 views
Podemos usar nosso cérebro para controlar máquinas diretamente -- sem necessitar um intermediário? Miguel Nicolelis fala sobre um experimento impressionante, no qual um macaco esperto nos EUA aprende a controlar um macaco avatar, e então um braço robótico no Japão, apenas com o pensamento. A pesquisa tem grande importância para pessoas tetraplégicas -- e talvez para todos nós. (Filmado no TEDMED 2012.)
Miguel Nicolelis - Neuroscientist
Miguel Nicolelis explores the limits of the brain-machine interface. Full bio
Miguel Nicolelis explores the limits of the brain-machine interface. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
The kind of neuroscience that I do and my colleagues do
0
330
2851
O tipo de neurociências que
eu e os meus colegas fazemos
eu e os meus colegas fazemos
00:19
is almost like the weatherman.
1
3181
2166
é quase como um meteorologista.
00:21
We are always chasing storms.
2
5347
3516
Nós estamos sempre à procura de tempestades.
00:24
We want to see and measure storms -- brainstorms, that is.
3
8863
4883
Nós queremos ver e medir tempestades –
tempestades cerebrais.
tempestades cerebrais.
00:29
And we all talk about brainstorms in our daily lives,
4
13746
2768
E todos nós falamos de brainstorms
no nosso dia-a-dia
no nosso dia-a-dia
00:32
but we rarely see or listen to one.
5
16514
3450
mas raramente vemos ou ouvimos uma.
00:35
So I always like to start these talks
6
19964
1634
Gosto sempre de começar estas palestras
00:37
by actually introducing you to one of them.
7
21598
2982
apresentando-vos a uma delas.
00:40
Actually, the first time we recorded more than one neuron --
8
24580
3427
Na verdade, a primeira vez que gravámos
mais de um neurônio
mais de um neurônio
00:43
a hundred brain cells simultaneously --
9
28007
2223
– uma centena de células cerebrais simultaneamente –
00:46
we could measure the electrical sparks
10
30230
2469
conseguimos medir os impulsos elétricos
00:48
of a hundred cells in the same animal,
11
32699
2680
de uma centena de células num mesmo animal.
00:51
this is the first image we got,
12
35379
1802
Esta é a primeira imagem que obtivemos,
00:53
the first 10 seconds of this recording.
13
37181
2315
os primeiros 10 segundos de gravação.
00:55
So we got a little snippet of a thought,
14
39496
3351
Tínhamos então um pequeno
fragmento de um pensamento,
fragmento de um pensamento,
00:58
and we could see it in front of us.
15
42847
2905
e fomos capazes de vê-lo em nossa frente.
01:01
I always tell the students
16
45752
1012
Eu sempre falo para os estudantes
01:02
that we could also call neuroscientists some sort of astronomer,
17
46764
4106
que também poderíamos chamar os neurocientistas como algum tipo de astronomo,
01:06
because we are dealing with a system
18
50870
1626
porque estamos lidando com um sistema
01:08
that is only comparable in terms of number of cells
19
52496
2917
que em relação ao número células é comparável apenas
01:11
to the number of galaxies that we have in the universe.
20
55413
2936
ao número de galáxias que nós temos no universo.
01:14
And here we are, out of billions of neurons,
21
58349
3030
E aqui estamos, dos bilhões de neurônios,
01:17
just recording, 10 years ago, a hundred.
22
61379
2818
apenas gravando, 10 anos atrás, uma centena deles.
01:20
We are doing a thousand now.
23
64197
1583
Nós estamos gravando mil agora.
01:21
And we hope to understand something fundamental about our human nature.
24
65780
5400
E esperamos compreender algo fundamental sobre a natureza humana.
01:27
Because, if you don't know yet,
25
71180
1932
Porque, se você ainda não sabe,
01:29
everything that we use to define what human nature is comes from these storms,
26
73112
5250
tudo que usamos para definir a natureza humana vem dessas tempestades,
01:34
comes from these storms that roll over the hills and valleys of our brains
27
78362
4651
vem dessas tempestades que percorrem as montanhas e vales de nossos cérebros
01:38
and define our memories, our beliefs,
28
83013
3885
e definem nossas memórias, nossas crenças
01:42
our feelings, our plans for the future.
29
86898
2700
nossos sentimentos, nossos planos para o futuro.
01:45
Everything that we ever do,
30
89598
2398
Tudo o que fazemos,
01:47
everything that every human has ever done, do or will do,
31
91996
5067
tudo o que cada ser humano já fez, faz ou irá fazer,
01:52
requires the toil of populations of neurons producing these kinds of storms.
32
97063
5434
necessita do trabalho incessante de uma população de neurônios produzindo esse tipo de tempestades.
01:58
And the sound of a brainstorm, if you've never heard one,
33
102497
2483
E o som de uma tempestade cerebral, se você nunca ouviu uma,
02:00
is somewhat like this.
34
104980
3349
é algo parecido com isso.
02:04
You can put it louder if you can.
35
108329
3146
Pode aumentar o volume se quiser.
02:07
My son calls this "making popcorn while listening to a badly-tuned A.M. station."
36
111475
6403
Meu filho chama isso de: "fazer pipoca ouvindo uma radio A.M. fora do ar"
02:13
This is a brain.
37
117878
1485
Esse é o cérebro.
02:15
This is what happens when you route these electrical storms to a loudspeaker
38
119363
3434
Isso é o que acontece quando você direciona essas tempestades elétricas para um autofalante
02:18
and you listen to a hundred brain cells firing,
39
122797
2866
e ouve uma centena de células cerebrais disparando,
02:21
your brain will sound like this -- my brain, any brain.
40
125663
4622
seu cérebro vai soar dessa maneira -- meu cérebro, qualquer cérebro.
02:26
And what we want to do as neuroscientists in this time
41
130285
3762
E o que queremos fazer enquanto neurocientistas nesse momento
02:29
is to actually listen to these symphonies, these brain symphonies,
42
134047
5350
é, na verdade, ouvir essas sinfonias, essas sinfonias cerebrais,
02:35
and try to extract from them the messages they carry.
43
139397
3400
e tentar extrair delas a mensagem que elas carregam.
02:38
In particular, about 12 years ago
44
142797
2851
Em particular, à cerca de 12 anos atrás
02:41
we created a preparation that we named brain-machine interfaces.
45
145648
3048
nós criamos um modelo que chamamos interface homem-máquina.
02:44
And you have a scheme here that describes how it works.
46
148696
2702
E vocês tem um esquema aqui que descreve como funciona.
02:47
The idea is, let's have some sensors that listen to these storms, this electrical firing,
47
151398
5566
A idéia é ter alguns sensores que escutam essas tempestades, esses disparos elétricos,
02:52
and see if you can, in the same time that it takes
48
156964
3082
e ver se você consegue, no mesmo tempo que leva
02:55
for this storm to leave the brain and reach the legs or the arms of an animal --
49
160046
4969
para essa tempestade sair do cérebro e chegar na perna ou braços de um animal --
03:00
about half a second --
50
165015
2864
cerca de meio segundo --
03:03
let's see if we can read these signals,
51
167879
2351
vamos ver se conseguimos ler esses sinais,
03:06
extract the motor messages that are embedded in it,
52
170230
3400
extrair as mensagens motoras que estão contidas neles,
03:09
translate it into digital commands
53
173630
2272
traduzi-los para comandos digitais
03:11
and send it to an artificial device
54
175902
1886
e mandar para um aparelho artificial
03:13
that will reproduce the voluntary motor wheel of that brain in real time.
55
177788
5893
que vai reproduzir a roda motora voluntária daquele cérebro em tempo real.
03:19
And see if we can measure how well we can translate that message
56
183681
3848
E ver se podemos medir o quão bem nós traduzimos aquela mensagem
03:23
when we compare to the way the body does that.
57
187529
3518
quando comparamos com a maneira que o corpo faz isso.
03:26
And if we can actually provide feedback,
58
191047
2866
E se podemos dar feedback,
03:29
sensory signals that go back from this robotic, mechanical, computational actuator
59
193913
5734
sinais sensórios que vão desse actuador mecânico, robótico, computacional
03:35
that is now under the control of the brain,
60
199647
2251
que está agora sob controle do cérebro
03:37
back to the brain,
61
201898
1311
de volta para o cérebro,
03:39
how the brain deals with that,
62
203209
2121
como o cérebro lida com isso,
03:41
of receiving messages from an artificial piece of machinery.
63
205330
4901
de receber mensagens vindas de maquinaria artificial.
03:46
And that's exactly what we did 10 years ago.
64
210231
2321
E isso é exatamente o que fizemos dez anos atrás.
03:48
We started with a superstar monkey called Aurora
65
212552
2961
Nós começamos com uma macaca superstar chamada Aurora
03:51
that became one of the superstars of this field.
66
215513
2468
que tornou-se uma das estrelas desse campo.
03:53
And Aurora liked to play video games.
67
217981
2299
E Aurora gostava de jogar videogames.
03:56
As you can see here,
68
220280
1373
Como se pode ver aqui,
03:57
she likes to use a joystick, like any one of us, any of our kids, to play this game.
69
221653
4944
ela gosta de usar um joystick, como qualquer um de nós, qualquer uma de nossas crianças, para jogar esse jogo.
04:02
And as a good primate, she even tries to cheat before she gets the right answer.
70
226597
4671
E, como boa primata, ela até tenta trapacear antes de conseguir a resposta correta.
04:07
So even before a target appears that she's supposed to cross
71
231268
4283
Então até mesmo antes do alvo que ela supostamente deve cruzar aparecer
04:11
with the cursor that she's controlling with this joystick,
72
235551
2850
com o cursor que ela controla com o joystick,
04:14
Aurora is trying to find the target, no matter where it is.
73
238401
3951
Aurora está tentando encontrar o alvo, não importa onde ele esteja.
04:18
And if she's doing that,
74
242352
1469
E se ela faz isso,
04:19
because every time she crosses that target with the little cursor,
75
243821
3314
porque cada vez que ela cruza aquele alvo com aquele cursor,
04:23
she gets a drop of Brazilian orange juice.
76
247135
2950
ela ganha uma gota de suco de laranja brasileiro.
04:25
And I can tell you, any monkey will do anything for you
77
250085
2950
E eu posso dizer para você, qualquer macaco vai fazer qualquer coisa para você
04:28
if you get a little drop of Brazilian orange juice.
78
253035
3100
se você der uma gotinha do suco de laranja brasileiro.
04:32
Actually any primate will do that.
79
256135
2731
Na verdade qualquer primata fará isso.
04:34
Think about that.
80
258866
1334
Pense sobre isso.
04:36
Well, while Aurora was playing this game, as you saw,
81
260200
3400
Bem, enquanto Aurora estava jogando esse jogo, como você viu,
04:39
and doing a thousand trials a day
82
263600
2435
e fazendo milhares de tentativas diariamente
04:41
and getting 97 percent correct and 350 milliliters of orange juice,
83
266035
3883
e acertando 97% das vezes e ganhando 350 mililitros de suco de laranja,
04:45
we are recording the brainstorms that are produced in her head
84
269918
3399
nós estamos gravando as tempestades que são produzidas em sua mente
04:49
and sending them to a robotic arm
85
273317
1647
e enviando-as para um braço robótico
04:50
that was learning to reproduce the movements that Aurora was making.
86
274964
3871
que estava aprendendo a reproduzir os movimentos que Aurora estava fazendo.
04:54
Because the idea was to actually turn on this brain-machine interface
87
278835
3783
Porque a idéia era, na verdade, fazer funcionar essa interface cérebro-máquina
04:58
and have Aurora play the game just by thinking,
88
282618
4700
e fazer com que Aurora jogasse apenas com o pensamento,
05:03
without interference of her body.
89
287318
2617
sem interferência do corpo dela.
05:05
Her brainstorms would control an arm
90
289935
2916
As tempestades cerebrais dela controlariam o seu braço
05:08
that would move the cursor and cross the target.
91
292851
2709
que moveria o cursor e cruzaria o alvo.
05:11
And to our shock, that's exactly what Aurora did.
92
295560
3191
E para nosso espanto, foi exatamente isso que Aurora fez.
05:14
She played the game without moving her body.
93
298751
4200
Ela jogava o jogo sem sequer mover seu corpo.
05:18
So every trajectory that you see of the cursor now,
94
302951
2237
Então cada trajetória do cursor que que você vê agora,
05:21
this is the exact first moment she got that.
95
305188
3212
esse foi exatamente a primeira vez que ela fez isso.
05:24
That's the exact first moment
96
308400
1784
Essa é precisamente a primeira vez
05:26
a brain intention was liberated from the physical domains of a body of a primate
97
310184
6767
uma intenção cerebral se libertou dos domínios do corpo de um primata
05:32
and could act outside, in that outside world,
98
316951
3700
e pode atuar fora, no mundo externo,
05:36
just by controlling an artificial device.
99
320651
2966
apenas controlando um aparelho artificial.
05:39
And Aurora kept playing the game, kept finding the little target
100
323617
4917
E Aurora continuou jogando, continuou procurando o pequeno alvo
05:44
and getting the orange juice that she wanted to get, that she craved for.
101
328534
3917
e ganhando o suco de laranja que ela queria ganhar, que ela tanto desejava.
05:48
Well, she did that because she, at that time, had acquired a new arm.
102
332451
6701
Bem, ela fez isso porque, naquele momento, ela adquiriu um novo braço.
05:55
The robotic arm that you see moving here 30 days later,
103
339152
2963
Um braço robótico que se pode ver a mexer, aqui, 30 dias depois,
05:58
after the first video that I showed to you,
104
342115
2686
depois do primeiro vídeo que eu vos mostrei,
06:00
is under the control of Aurora's brain
105
344801
2650
está sob o controle do cérebro de Aurora
06:03
and is moving the cursor to get to the target.
106
347451
3168
e está movendo o cursor para acertar no alvo.
06:06
And Aurora now knows that she can play the game with this robotic arm,
107
350619
3899
E Aurora agora sabe que pode jogar com esse braço robótico,
06:10
but she has not lost the ability to use her biological arms to do what she pleases.
108
354518
5716
mas ela não perdeu a habilidade de usar seus braços biológicos para fazer o que bem entender.
06:16
She can scratch her back, she can scratch one of us, she can play another game.
109
360234
4067
Ela pode coçar as costas, ela pode coçar um de nós, ela pode jogar outro jogo.
06:20
By all purposes and means,
110
364301
1600
Por todos os os motivos e razões,
06:21
Aurora's brain has incorporated that artificial device
111
365901
4116
o cérebro de Aurora adoptou o aparelho artificial
06:25
as an extension of her body.
112
370017
2750
como uma extensão de seu corpo.
06:28
The model of the self that Aurora had in her mind
113
372767
3533
O modelo de si própria que Aurora tinha em sua mente
06:32
has been expanded to get one more arm.
114
376300
4084
foi expandido para obter um braço a mais.
06:36
Well, we did that 10 years ago.
115
380384
2350
Bem, fizemos isso há 10 anos.
06:38
Just fast forward 10 years.
116
382734
2833
Faça avanço rápido de dez anos.
06:41
Just last year we realized that you don't even need to have a robotic device.
117
385567
4983
No ano passado percebemos que não precisamos nem ter um aparelho robótico.
06:46
You can just build a computational body, an avatar, a monkey avatar.
118
390550
5484
Você pode apenas construir um corpo computacional, um avatar, um macaco avatar.
06:51
And you can actually use it for our monkeys to either interact with them,
119
396034
4250
E você pode usá-lo para nossos macacos interagirem com eles,
06:56
or you can train them to assume in a virtual world
120
400284
4439
ou você pode treiná-los a ter controle em um mundo virtual
07:00
the first-person perspective of that avatar
121
404723
3044
a perspectiva de primeira pessoa de um avatar
07:03
and use her brain activity to control the movements of the avatar's arms or legs.
122
407767
5651
e usar sua atividade cerebral para controlar os movimentos das pernas e braços do avatar.
07:09
And what we did basically was to train the animals
123
413418
2766
E o que fizemos basicamente foi treinar os animais
07:12
to learn how to control these avatars
124
416184
3050
a aprender controlar esses avatares
07:15
and explore objects that appear in the virtual world.
125
419234
3899
e explorar objetos que aparecem no mundo virtual.
07:19
And these objects are visually identical,
126
423133
2301
E esses objetos são visualmente iguais,
07:21
but when the avatar crosses the surface of these objects,
127
425434
3883
mas quando o avatar cruza a superfície desses objetos,
07:25
they send an electrical message that is proportional to the microtactile texture of the object
128
429317
6400
eles mandam uma mensagem elétrica que é proporcional à microtextura tátil do objeto
07:31
that goes back directly to the monkey's brain,
129
435717
4016
e ela vai diretamente de volta para o cérebro do macaco,
07:35
informing the brain what it is the avatar is touching.
130
439733
5052
informando ao cérebro o que o avatar está tocando.
07:40
And in just four weeks, the brain learns to process this new sensation
131
444785
4765
E em apenas quatro semanas, o cérebro aprende a processar essa nova sensação
07:45
and acquires a new sensory pathway -- like a new sense.
132
449550
6434
e adquire um novo caminho sensorial -- como um novo sentido.
07:51
And you truly liberate the brain now
133
455984
2416
E você realmente liberta o cérebro agora
07:54
because you are allowing the brain to send motor commands to move this avatar.
134
458400
4384
porque você está permitindo que o cérebro envie comandos para mover o avatar.
07:58
And the feedback that comes from the avatar is being processed directly by the brain
135
462784
5000
E o feedback que vem do avatar está sendo processado diretamente pelo cérebro
08:03
without the interference of the skin.
136
467784
2433
sem interferência da pele.
08:06
So what you see here is this is the design of the task.
137
470217
2534
Então o que você vê aqui é o design de uma tarefa.
08:08
You're going to see an animal basically touching these three targets.
138
472751
4250
Você vai ver um animal basicamente tocando esses três alvos.
08:12
And he has to select one because only one carries the reward,
139
477001
4349
E ele tem que escolher um porque apenas um trará recompensa,
08:17
the orange juice that they want to get.
140
481350
1867
o suco de laranja que eles querem obter.
08:19
And he has to select it by touch using a virtual arm, an arm that doesn't exist.
141
483217
5633
E ele tem que o selecionar pelo toque usando um braço virtual, um braço que não existe.
08:24
And that's exactly what they do.
142
488850
2000
E é exatamente o que eles fazem.
08:26
This is a complete liberation of the brain
143
490850
3435
Essa é a liberação completa do cérebro
08:30
from the physical constraints of the body and the motor in a perceptual task.
144
494285
4282
dos limites físicos do corpo e do motor em uma tarefa de percepção.
08:34
The animal is controlling the avatar to touch the targets.
145
498567
4167
O animal está controlando o avatar para tocar os alvos.
08:38
And he's sensing the texture by receiving an electrical message directly in the brain.
146
502734
5651
E ele está sentindo a textura ao receber mensagens elétricas diretamente no cérebro.
08:44
And the brain is deciding what is the texture associated with the reward.
147
508385
3883
E o cérebro está decidindo qual é a textura associada à recompensa.
08:48
The legends that you see in the movie don't appear for the monkey.
148
512268
3832
As legendas que você vê no filme não aparecem para o macaco
08:52
And by the way, they don't read English anyway,
149
516100
2484
E, de qualquer modo, eles não lêem em inglês,
08:54
so they are here just for you to know that the correct target is shifting position.
150
518584
5216
então elas estão aí apenas para vocês saberem que o alvo correto está mudando de posição.
08:59
And yet, they can find them by tactile discrimination,
151
523800
3934
E mesmo assim, eles o encontram através da discriminação tátil,
09:03
and they can press it and select it.
152
527734
3217
e eles podem pressionar e selecioná-lo
09:06
So when we look at the brains of these animals,
153
530951
2682
Então quando olhamos para o cérebro desses animais,
09:09
on the top panel you see the alignment of 125 cells
154
533633
3667
no painel mais alto você vê o alinhamento de 125 células
09:13
showing what happens with the brain activity, the electrical storms,
155
537300
4201
mostrando o que acontece com a atividade cerebral, as tempestades elétricas,
09:17
of this sample of neurons in the brain
156
541501
2067
dessa amostra de neurônios no cérebro
09:19
when the animal is using a joystick.
157
543568
2116
quando o animal está usando um joystick
09:21
And that's a picture that every neurophysiologist knows.
158
545684
2600
E está é a imagem que todo neurocientista conhece.
09:24
The basic alignment shows that these cells are coding for all possible directions.
159
548284
5183
O alinhamento básico mostra que estas células estão codificando para todas as possíveis direcões
09:29
The bottom picture is what happens when the body stops moving
160
553467
5683
A figura de baixo é o que acontece quando o corpo para de se mover
09:35
and the animal starts controlling either a robotic device or a computational avatar.
161
559150
6134
e o animal começa a controlar tanto o aparelho robótico ou o avatar computadorizado.
09:41
As fast as we can reset our computers,
162
565284
3066
Tão rápido quanto nós podemos resetar nossos computadores
09:44
the brain activity shifts to start representing this new tool,
163
568350
5818
a atividade cerebral muda para começar representar a nova ferramenta,
09:50
as if this too was a part of that primate's body.
164
574168
5250
como se a ferramente fosse parte do corpo do primata.
09:55
The brain is assimilating that too, as fast as we can measure.
165
579418
4715
O cérebro também está assimilando isso tão rápido quanto podemos medir.
10:00
So that suggests to us that our sense of self
166
584133
3618
Então isso sugere que nossa noção de 'eu'
10:03
does not end at the last layer of the epithelium of our bodies,
167
587751
4150
não termina na última camada epitelial de nossos corpos,
10:07
but it ends at the last layer of electrons of the tools that we're commanding with our brains.
168
591901
5718
mas termina na última camada de elétrons das ferramentas que nós estamos comandando com nossos cérebros.
10:13
Our violins, our cars, our bicycles, our soccer balls, our clothing --
169
597619
4764
Nossos violinos, nossos carros, nossas bicicletas, nossas bolas de futebol, nossas roupas...
10:18
they all become assimilated by this voracious, amazing, dynamic system called the brain.
170
602383
6851
são todos assimilados por esse sistema voraz, incrível, dinâmico chamado cérebro.
10:25
How far can we take it?
171
609234
1699
Onde podemos chegar?
10:26
Well, in an experiment that we ran a few years ago, we took this to the limit.
172
610933
4218
Bem, em um experimento que fizemos há alguns anos, levámos isto até ao limite.
10:31
We had an animal running on a treadmill
173
615151
2482
Nós tínhamos um animal correndo em uma esteira
10:33
at Duke University on the East Coast of the United States,
174
617633
2267
na universidade de Duke na costa leste dos Estados Unidos,
10:35
producing the brainstorms necessary to move.
175
619900
2700
produzindo as tempestades cerebrais necessárias para mover.
10:38
And we had a robotic device, a humanoid robot,
176
622600
4091
E tínhamos um aparelho robótico, um robô humanóide,
10:42
in Kyoto, Japan at ATR Laboratories
177
626691
2394
em Kioto, nos laboratórios ATR no Japão
10:44
that was dreaming its entire life to be controlled by a brain,
178
629085
6094
que sonhava por toda a vida ser controlado por um cérebro,
10:51
a human brain, or a primate brain.
179
635179
3273
um cérebro humano, ou um cérebro primata.
10:54
What happens here is that the brain activity that generated the movements in the monkey
180
638452
4598
O que acontece aqui é que a atividade cerebral que gerou os moviementos do macaco
10:58
was transmitted to Japan and made this robot walk
181
643050
3467
foram transmitidos para o Japão e fizeram o robô andar
11:02
while footage of this walking was sent back to Duke,
182
646517
4067
enquanto a filmagem dessa caminhada era enviada de volta para Duke,
11:06
so that the monkey could see the legs of this robot walking in front of her.
183
650584
5233
para que o macaco podesse ver as pernas do robô caminhando em sua frente.
11:11
So she could be rewarded, not by what her body was doing
184
655817
4067
Então ela poderia ser recompensada, não pelo que seu corpo estava fazendo
11:15
but for every correct step of the robot on the other side of the planet
185
659884
4961
mas por cada passo correto que o robô dava do outro lado do planeta
11:20
controlled by her brain activity.
186
664845
2609
controlado pela atividade cerebral dela.
11:23
Funny thing, that round trip around the globe took 20 milliseconds less
187
667454
7118
Engraçado é que ida e volta em torno do globo demorou 20 milisegundos menos
11:30
than it takes for that brainstorm to leave its head, the head of the monkey,
188
674572
4150
do que levaria para a tempestade cerebral deixar a cabeça da macaca,
11:34
and reach its own muscle.
189
678722
3870
e chegar aos seus próprios músculos.
11:38
The monkey was moving a robot that was six times bigger, across the planet.
190
682592
6030
A macaca estava movendo um robô seis vezes maior do que ela, do outro lado do planeta.
11:44
This is one of the experiments in which that robot was able to walk autonomously.
191
688622
6400
Esse é um dos experimentos no qual robôs foram capazes de andar com autonomia.
11:50
This is CB1 fulfilling its dream in Japan
192
695022
5267
Esse é o CB1 realizando seu sonho, no Japão,
11:56
under the control of the brain activity of a primate.
193
700289
3700
sob o controle da atividade cerebral de um primata.
11:59
So where are we taking all this?
194
703989
1989
Então para onde estamos levando tudo isso?
12:01
What are we going to do with all this research,
195
705978
2343
O que faremos com toda essa pesquisa,
12:04
besides studying the properties of this dynamic universe that we have between our ears?
196
708321
5668
além de estudar as propriedades desse dinâmico universo que temos entre nossas orelhas?
12:09
Well the idea is to take all this knowledge and technology
197
713989
4833
Bem a idéia é pegar todo esse conhecimento e tecnologia
12:14
and try to restore one of the most severe neurological problems that we have in the world.
198
718822
5484
e tentar restaurar um dos problemas neurológicos mais severos que temos no mundo.
12:20
Millions of people have lost the ability to translate these brainstorms
199
724306
4583
Milhões de pessoas perderam a habilidade de traduzir essas tempestades cerebrais
12:24
into action, into movement.
200
728889
2116
em ações, em movimento.
12:26
Although their brains continue to produce those storms and code for movements,
201
731005
5234
Embora seus cérebors continuem a produzir essas tempestades e codificar para os movimentos,
12:32
they cannot cross a barrier that was created by a lesion on the spinal cord.
202
736239
5167
eles não podem cruzar a barreira que foi criada por uma lesão da medula espinhal.
12:37
So our idea is to create a bypass,
203
741406
2450
Então nossa idéia é criar um bypass,
12:39
is to use these brain-machine interfaces to read these signals,
204
743856
4032
é usar a interface cérebro-máquina para ler esses sinais,
12:43
larger-scale brainstorms that contain the desire to move again,
205
747888
4050
tempestades cerebrais em alta escala que contém o desejo de mover novamente
12:47
bypass the lesion using computational microengineering
206
751938
3969
fazer um bypass na lesão usando microengenharia computacional
12:51
and send it to a new body, a whole body called an exoskeleton,
207
755907
7114
e enviar para um novo corpo, um corpo inteiro chamado exoesqueleto,
12:58
a whole robotic suit that will become the new body of these patients.
208
763021
5567
um traje robótico completo que vai se tornar o novo corpo de um desses pacientes
13:04
And you can see an image produced by this consortium.
209
768588
4126
E você pode ver a imagem produzida por esse consórcio.
13:08
This is a nonprofit consortium called the Walk Again Project
210
772714
4059
Esse é um consórcio sem fins lucrativos chamado "Caminhe Novamente"
13:12
that is putting together scientists from Europe,
211
776773
2783
que está reunindo cientistas da Europa,
13:15
from here in the United States, and in Brazil
212
779556
1865
daqui dos Estados Unidos e do Brasil
13:17
together to work to actually get this new body built --
213
781421
4517
juntos para trabalhar e construir esse novo corpo --
13:21
a body that we believe, through the same plastic mechanisms
214
785938
3334
um corpo que acreditamos, através dos mesmo mecanismos plásticos
13:25
that allow Aurora and other monkeys to use these tools through a brain-machine interface
215
789272
5802
que permitem Aurora e outros macacos usarem essas ferramentas através de uma interface cérebro-máquina
13:30
and that allows us to incorporate the tools that we produce and use in our daily life.
216
795074
5630
e que nos permite incorporar as ferramentas que produzimos e usamos no nossa vida diária.
13:36
This same mechanism, we hope, will allow these patients,
217
800704
3684
Esse mesmo mecanismo, esperamos, vai permitir a esses pacientes
13:40
not only to imagine again the movements that they want to make
218
804388
3768
não apenas imaginar novamente os movimentos que eles querem fazer
13:44
and translate them into movements of this new body,
219
808156
3207
e traduzir eles em movimentos desse novo corpo,
13:47
but for this body to be assimilated as the new body that the brain controls.
220
811363
6758
mas para esse corpo ser assimilado como um novo corpo que o cérebro controla.
13:54
So I was told about 10 years ago
221
818121
3851
Então me falaram há 10 anos
13:57
that this would never happen, that this was close to impossible.
222
821972
5066
que isso nunca aconteceria, que isso beirava o impossível.
14:02
And I can only tell you that as a scientist,
223
827038
2451
E, como cientista, eu apenas posso dizer,
14:05
I grew up in southern Brazil in the mid-'60s
224
829489
2986
eu cresci no sul do Brasil na década de 60
14:08
watching a few crazy guys telling [us] that they would go to the Moon.
225
832475
5048
vendo alguns homens loucos nos dizer que eles iriam para a Lua.
14:13
And I was five years old,
226
837523
1461
E eu tinha cinco anos,
14:14
and I never understood why NASA didn't hire Captain Kirk and Spock to do the job;
227
838984
4240
e eu nunca entendi porque a NASA não contratou o capitão Kirk e o Spock para o trabalho;
14:19
after all, they were very proficient --
228
843224
2432
afinal de contas, eles eram muito habilidosos --
14:21
but just seeing that as a kid
229
845656
3450
mas apenas vendo aquilo como criança
14:25
made me believe, as my grandmother used to tell me,
230
849106
2985
me fez acreditar, como minha avó me costumava dizer,
14:27
that "impossible is just the possible
231
852091
1845
que "impossível é apenas o possível
14:29
that someone has not put in enough effort to make it come true."
232
853936
3904
que alguém ainda não se esforçou suficiente para fazer tornar realidade"
14:33
So they told me that it's impossible to make someone walk.
233
857840
3799
Então eles me disseram que é impossível fazer alguém andar.
14:37
I think I'm going to follow my grandmother's advice.
234
861639
3251
Eu acho que vou seguir os conselhos de minha avó.
14:40
Thank you.
235
864890
1450
Obrigado
14:42
(Applause)
236
866340
8029
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Miguel Nicolelis - NeuroscientistMiguel Nicolelis explores the limits of the brain-machine interface.
Why you should listen
At the Nicolelis Laboratory at Duke University, Miguel Nicolelis is best known for pioneering studies in neuronal population coding, Brain Machine Interfaces (BMI) and neuroprosthetics in human patients and non-human primates.His lab's work was seen, famously though a bit too briefly, when a brain-controlled exoskeleton from his lab helped Juliano Pinto, a paraplegic man, kick the first ball at the 2014 World Cup.
But his lab is thinking even bigger. They've developed an integrative approach to studying neurological disorders, including Parkinsons disease and epilepsy. The approach, they hope, will allow the integration of molecular, cellular, systems and behavioral data in the same animal, producing a more complete understanding of the nature of the neurophysiological alterations associated with these disorders. He's the author of the books Beyond Boundaries and The Relativistic Brain.
Miguel was honored as one of Foreign Policy's 2015 Global Thinkers.
Miguel Nicolelis | Speaker | TED.com