Rastreando o Lado Negro

Dec 17 2022

O que há para encontrar em seus olhos? Imagine um par de óculos que detectasse se você estivesse olhando para um objeto distante e ampliasse automaticamente para você; um teclado que digita enquanto seus olhos olham de palavra em palavra; ou até mesmo uma ferramenta de pesquisa que informa sobre aquilo que você estava olhando um pouco demais. Dispositivos futuristas como esses, que podem monitorar os movimentos dos olhos, têm uma variedade de aplicações, desde o diagnóstico de distúrbios oculares até o fornecimento de experiências de jogos interativos.

https://www.nextpit.com/best-smart-glasses

O que há para encontrar em seus olhos?

Imagine um par de óculos que detectasse se você estivesse olhando para um objeto distante e ampliasse automaticamente para você; um teclado que digita enquanto seus olhos olham de palavra em palavra; ou até mesmo uma ferramenta de pesquisa que informa sobre aquilo que você estava olhando um pouco demais. Dispositivos futuristas como esses, que podem monitorar os movimentos dos olhos, têm uma variedade de aplicações, desde o diagnóstico de distúrbios oculares até o fornecimento de experiências de jogos interativos. A chave para projetar tais sistemas é o rastreamento do olhar: medir o movimento dos olhos em tempo real com precisão.

A abordagem mais popular para o rastreamento do olhar hoje é a visão computacional: onde as câmeras capturam imagens do olho e os algoritmos processam os dados em tempo real para determinar como o olho está se movendo. Os programas modernos de visão computacional incorporam algoritmos de aprendizado de máquina para detectar padrões em imagens e classificar objetos com eficiência. Apesar dos avanços neste campo, esses algoritmos sofrem de complexidade computacional substancial. Treinar algoritmos de aprendizado de máquina e decifrar imagens rapidamente requer chips de alto desempenho que consomem uma quantidade significativa de energia. Embora viável em um carro autônomo ou em um smartphone, incorporar um sistema de visão computacional em um par de óculos é muito desafiador.

Na divisão de Dispositivos da Neurotech@Berkeley , nos concentramos no desenvolvimento de hardware para medir e analisar sinais elétricos gerados por nossos corpos. Inspirados pelo potencial dos sistemas de rastreamento do olhar, nos propusemos a explorar uma técnica com custo computacional substancialmente menor do que a visão por computador: a eletrooculografia (EOG). Ao contrário da visão computacional que depende de câmeras, o EOG depende de sinais elétricos intrínsecos gerados em nosso olho.

O que é EOG?

Em 1951, Elwin Marg, neurocientista e optometrista americano da UC Berkeley, descobriu e definiu a eletrooculografia. EOG é um teste fisiológico que usa vários eletrodos cuidadosamente colocados para medir os potenciais elétricos permanentes entre a membrana de Bruch (na parte posterior do olho) e a córnea. Como se forma um dipolo entre a córnea e a retina, onde a córnea tem carga positiva em relação à retina, o movimento ocular alteraria o sinal elétrico detectado pelos eletrodos de EOG. Agora, imagine um cenário de dois eletrodos onde um é colocado logo acima da sobrancelha e o outro embaixo do olho. Conforme o sujeito olha para cima, a córnea se aproxima do eletrodo superior e a membrana de Bruch se aproxima do eletrodo inferior — a diferença de potencial entre os dois eletrodos aumenta! Da mesma maneira, quando o sujeito olha para baixo, o potencial diminui. O movimento dos olhos esquerdo e direito também pode ser detectado colocando eletrodos à esquerda e à direita do olho. Por meio de um mecanismo tão simples, o EOG pode ser aproveitado para detectar piscadas, piscadelas e várias outras formas de movimento ocular.

Logo após sua descoberta, o EOG foi aplicado principalmente na área médica no diagnóstico de distúrbios mentais e do sono, tecnologia assistiva para aqueles que sofreram lesões e muito mais. Mais recentemente, está sendo integrado a tecnologias mais acessíveis, como aplicativos em realidade virtual (VR) e outros consumíveis para o público em geral. Notavelmente, os dados EOG podem ser usados para rastreamento do olhar. Na verdade, os pesquisadores conseguiram detectar movimentos oculares de até 1,5 graus. De repente, o problema de rastreamento do olhar que descrevemos anteriormente tornou-se significativamente mais simples. Não precisamos mais de algoritmos sofisticados de visão computacional.

Entre as inúmeras aplicações para um rastreador ocular baseado em EOG, acreditamos que três se destacam.

Olhando para os aplicativos

Um headset EOG possibilitaria medir sinais em tempo real com alta precisão, permitindo uma série de aplicações diferentes em uma variedade de configurações.

1. Rastreamento do comportamento do consumidor:

Existem várias aplicações possíveis para o rastreamento EOG no âmbito de anúncios e marketing de produtos. Atualmente, muitas pesquisas de produtos e marketing são feitas por meio de grupos de foco ou pesquisas on-line (às vezes veiculadas por meio de anúncios direcionados aos consumidores), mas esses métodos de pesquisa não fornecem feedback imediato sobre as reações dos clientes a um produto. Por exemplo, os designers de anúncios podem querer ver para qual parte de uma cópia do anúncio os olhos de um cliente em potencial são atraídos primeiro. Eles podem querer testar se o design que criaram está chegando aos consumidores como pretendido. Através do uso de um fone de ouvido EOG, eles seriam capazes de rastrear em detalhes minuciosos onde estão os olhos dos clientes e o que os atrai à primeira vista. Eles podem medir segundo a segundo em quais partes de um anúncio um consumidor está se concentrando. Desta maneira,

2. Assistência de digitação:

No nível do consumidor, os sinais EOG podem ser aplicados para suportar o uso do teclado em um computador. Um auxílio EOG que pode emparelhar o bluetooth com um teclado para prever o que os usuários estão digitando com base no contexto textual e em seu olhar pode ser útil para aumentar a velocidade e a produtividade da digitação. A prova de conceito para dispositivos como este já existe, produtos como o Tobii Eye Tracker já estão sendo usados por gamers para aumentar a taxa de cliques e para executar ações no jogo mais rápido do que seria possível com um joystick. Os aplicativos vão além dos jogos e da produtividade. Para aqueles que não conseguem digitar em um teclado padrão e que não podem utilizar a conversão de voz em texto, os teclados na tela emparelhados com um rastreador EOG podem permitir uma comunicação mais rápida.

3. Entrando na realidade virtual:

O EOG também pode desempenhar um papel crucial no aumento do apelo de massa da RV e do Metaverso. Hoje, VR continua sendo uma novidade. Headsets desajeitados, controles rígidos e inúmeras outras barreiras à imersão prenderam a tecnologia em um vale misterioso onde os ambientes de RV não parecem convincentemente reais. Por extensão, essas barreiras à imersão da RV também ameaçam a viabilidade do Metaverso como um substituto convincente para os espaços 3D reais. No entanto, com a ajuda do rastreamento ocular EOG em headsets VR, esses ambientes virtuais podem começar a parecer muito mais reais. Nos óculos de realidade virtual de hoje, os usuários precisam mover a cabeça para olhar ao redor de seus ambientes virtuais. Como os movimentos oculares não são registrados, a varredura sacádica natural dos olhos é forçosamente substituída por movimentos de cabeça muitas vezes desajeitados, contribuindo muito para a falta de jeito da RV. No entanto, com os fones de ouvido integrados ao EOG, os participantes podiam observar naturalmente seus ambientes virtuais movendo os olhos. Assim, o EOG poderia aumentar a facilidade

com o qual os usuários podem navegar em VR, além de torná-lo mais imersivo.

Projetando nossos próximos passos

Ao adquirir sinais biomédicos como EOG, existem dois desafios principais para os projetistas de hardware. Primeiro, esses sinais são extremamente pequenos em magnitude (da ordem de microvolts), o que os torna difíceis de detectar. Em segundo lugar, esses sinais são tão pequenos que são suscetíveis a fontes de interferência e ruído elétrico. Por exemplo, luzes e aparelhos em uma sala são alimentados por 60 Hz 120V AC. Esses fortes sinais de fonte de alimentação podem “acoplar capacitivamente” em nosso circuito e sobrecarregar o sinal EOG, tornando impossível decifrar os movimentos oculares do ruído.

A primeira parte do nosso circuito consiste em um amplificador de instrumentação, que é responsável por rejeitar fontes de interferência como a fonte de alimentação de 60 Hz. O próximo passo é a filtragem. Sabe-se que os sinais EOG existem entre cerca de 0 e 50 Hz. Assim, passamos nosso sinal EOG por filtros que rejeitam frequências fora dessa faixa. Por fim, passamos nosso sinal por um circuito amplificador operacional. Este circuito é responsável por fornecer um grande ganho ao sinal, amplificando-o a um nível em que possa ser detectado por um computador.

Além disso, criamos um fone de ouvido impresso em 3D para montar o circuito e os eletrodos. Estamos agora no processo de desenvolvimento de técnicas de classificação eficientes em Python para distinguir entre piscadas e outros movimentos oculares em nossos sinais. Com todo esse progresso, estamos no caminho certo para tornar nosso dispositivo de rastreamento do olhar uma realidade.