Desenvolvimento de metodologia baseada em aprendizado por reforço e Sistema de Inferência Fuzzy para identificação e minimização de contaminantes em sinais de sEMG com aplicação em identificação de movimentos do segmento mão-braço - Tosin, Maurício Cagliari (2023)
A incessante busca por novas tecnologias que proporcionem aumento da qualidade de vida do ser humano tem norteado a pesquisa acadêmica ao longo da história. Isso é observado na evolução dos meios de transporte, dos dispositivos de comunicação e até mesmo de serviços como o bancário. No entanto, para pessoas com deficiência motora, em especial aquelas que sofreram amputação ou não possuem parte do membro superior, a conquista de melhores condições de vida está potencialmente relacionada com liberdade e independência. Visando suprir esta necessidade, muitos pesquisadores têm trabalhado no desenvolvimento de algoritmos preditores de movimento do segmento mão-braço a partir de sinais de eletromiografia para o controle de próteses na expectativa de aumentar o número de graus de liberdade do dispositivo. Contudo, para que se obtenha sistemas eficientes e que tenham elevados índices de assertividade, é imprescindível que o nível de interferência e ruído, os quais inevitavelmente estão presentes nos registros de eletromiografia devido à instrumentação, ambiente, aspectos fisiológicos, dentre outros, seja o menor possível. Neste contexto, alguns trabalhos foram desenvolvidos visando a minimização do efeito de interferências no classificador, contudo todos aqueles abrangidos pela pesquisa realizada demandam um estágio de treinamento off-line, não são adaptáveis às variações do sinal de EMG e/ou dependem do sinal dos outros canais de medição para a minimização do efeito degradador. Diante disso, a presente proposta de tese apresenta uma metodologia baseada em aprendizagem por reforço (Reinforcement Learning) e Sistema de Inferência Fuzzy para detecção, identificação do tipo e atenuação do efeito de contaminantes em registros de eletromiografia, com aplicação em sistemas de reconhecimento de gestos do membro superior. O mesmo está fundamentado em um modelo de agente e ambiente, sendo constituído dos seguintes elementos: ambiente (atividade elétrica muscular), estado (conjunto de 6 características extraídas do sinal de EMG), ações (aplicação de filtros/procedimentos específicos para a redução do impacto de cada interferência) e agente (controlador que fará a identificação do tipo da contaminação e executará a ação adequada). Para cada ação exercida pelo agente será atribuída uma recompensa a qual, por sua vez, é determinada em virtude do impacto da primeira nas características do sinal (estado) por meio de um Sistema de Inferência Fuzzy. O treinamento, realizado através do método Ator-Crítico, consiste na obtenção de uma política de ações que maximize a recompensa percebida a longo prazo. Por meio de um experimento realizado de forma off-line conseguiu-se taxas de acerto de 92,96% na identificação de 4 tipos de contaminantes (interferência por eletrocardiografia (ECG), artefato de movimento, interferência eletromagnética oriunda da rede de energia elétrica e ruído branco gaussiano) e 69,5% quando se considerou também sinal íntegro. Além disso, por meio de um estudo de caso simulando-se o treinamento online do agente evidenciou-se que o modelo de Transfer Learning adotado foi eficaz na dispensa da necessidade do uso de dados adquiridos previamente do usuário além de acelerar o processo de aprendizado. Estas propriedades são fundamentais para a implementação de qualquer sistema de forma online. Logo, verificou-se indícios de que o SIF-ACRL tem, de fato, potencial para ser implementado de forma online.