Uma interface cérebro-computador (BCI) é um sistema que permite a comunicação direta entre a atividade neural do cérebro e um dispositivo externo, sem recorrer às vias neuromusculares convencionais. As BCIs convertem sinais elétricos cerebrais em comandos computacionais, abrindo novas possibilidades em neurotecnologia, neurociência, medicina e interação homem-máquina. Diferenciam-se de outras tecnologias por estabelecerem uma ligação direta com a atividade neural, sem mediação muscular ou periférica.
Casos de uso e exemplos de aplicação
As BCIs são usadas na medicina para restaurar funções motoras em pacientes com paralisia ou doenças neurodegenerativas (ex: controlo de próteses robóticas ou cursores em computadores). Também são exploradas para comunicação assistida em casos de síndrome de encarceramento, neurorreabilitação e controlo de exoesqueletos. Fora do campo médico, têm aplicações em jogos eletrônicos, realidade virtual, ambientes imersivos e controlo de dispositivos conectados.
Principais ferramentas, bibliotecas e frameworks
Existem várias ferramentas e frameworks, tanto open source quanto comerciais, como OpenBCI, BCI2000, OpenViBE e LabStreamingLayer. Para análise de sinais EEG, são comuns bibliotecas como MNE-Python, EEGLAB (MATLAB) ou FieldTrip. Soluções proprietárias como g.tec, Emotiv ou NeuroPype oferecem plataformas integradas para pesquisa ou aplicações clínicas.
Últimos desenvolvimentos, evoluções e tendências
Os avanços recentes concentram-se em melhorar a resolução espacial e temporal dos sinais, integrar inteligência artificial para melhor interpretação das intenções do usuário e avançar na miniaturização e portabilidade dos dispositivos. Destacam-se tendências como o desenvolvimento de BCIs não invasivas mais eficazes, o aumento de implantes de longo prazo (ex: Neuralink) e aplicações em aumento cognitivo e interação multiutilizadores. Permanecem desafios éticos, de segurança de dados e de aceitação social.