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Prótese criada durante a pandemia saiu de um protótipo feito em casa com impressão 3D e chegou a estudo científico sobre controle por sinais cerebrais, inteligência artificial e tecnologia assistiva.
Uma prótese robótica controlada por sinais cerebrais, feita inicialmente em um porão com uma impressora 3D de US$ 75, chegou à literatura científica em 2025.
O trabalho de Benjamin Choi, estudante da Virgínia que começou a desenvolver o braço durante a pandemia, foi publicado no Journal of Neural Engineering em artigo assinado com Ji Liu, da Stony Brook University.
A atualização dá novo contexto a uma história que ganhou repercussão em 2022, quando Choi foi selecionado entre os 40 finalistas do Regeneron Science Talent Search, competição científica dos Estados Unidos voltada a estudantes do ensino médio.
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Na época, o projeto chamou atenção por propor uma prótese acessível, controlada sem cirurgia cerebral invasiva e com custo de fabricação estimado em menos de US$ 300.
O projeto reúne áreas que têm avançado na tecnologia assistiva, como inteligência artificial, impressão 3D, eletroencefalografia e interfaces cérebro-computador.
A proposta de Choi não foi apresentada como produto médico disponível no mercado, mas como um protótipo de baixo custo para testar formas de controle de membros artificiais.
A publicação científica de 2025 descreve o dispositivo como uma prótese transumeral não invasiva, operada por uma combinação de sinais de eletroencefalografia, conhecidos como EEG, e gestos de cabeça.
Em termos simples, o sistema tenta interpretar padrões elétricos captados na cabeça do usuário e combiná-los com comandos auxiliares para movimentar o braço robótico.
Prótese controlada por sinais cerebrais começou na pandemia
O desenvolvimento começou em 2020, quando Choi ainda estava no 10º ano escolar, etapa equivalente ao início do ensino médio nos Estados Unidos.
Ele planejava passar o verão em um laboratório pesquisando combustíveis de alumínio, mas o fechamento das atividades presenciais durante a pandemia interrompeu esses planos.
Com tempo livre inesperado, o estudante retomou uma lembrança antiga.
Ainda criança, ele havia assistido a uma reportagem do programa “60 Minutes” sobre interfaces neurais usadas para controlar próteses robóticas.
No caso exibido, pesquisadores haviam implantado sensores no córtex motor de uma paciente, o que permitia mover um braço mecânico por meio da atividade cerebral.
A tecnologia despertou o interesse de Choi, mas também levou o estudante a questionar o custo e a necessidade de cirurgia cerebral.
Em entrevista ao Smithsonian Magazine, ele afirmou: “Na época, fiquei muito impressionado, porque essa tecnologia era muito avançada”.
Na mesma declaração, Choi disse que ficou alarmado porque o método exigia cirurgia cerebral aberta e tinha custo de centenas de milhares de dólares.
A partir dessa comparação, o estudante decidiu testar outro caminho.
Em vez de implantes no cérebro, Choi buscou uma solução externa, com sensores colocados na cabeça e uso de algoritmos para interpretar os sinais.
O objetivo declarado era reduzir custo, complexidade e risco cirúrgico.
A proposta inicial, portanto, partiu de uma pergunta prática: como criar um braço robótico controlado por intenção de movimento sem abrir o crânio do usuário?
Protótipo nasceu com impressora 3D doméstica
Sem acesso a uma estrutura profissional durante a pandemia, Choi montou uma área de trabalho no porão de casa, sobre uma mesa de pingue-pongue.
O primeiro protótipo foi produzido com uma impressora 3D da irmã, avaliada em US$ 75, além de peças impressas em partes menores, parafusos, elásticos e linhas usadas como tendões mecânicos.
A limitação da impressora influenciou o desenho inicial.
Como o equipamento não conseguia imprimir peças grandes, o braço precisou ser dividido em partes menores e depois montado manualmente.
Segundo relatos publicados sobre o projeto, a primeira versão levou cerca de 30 horas para ser impressa.
A estrutura ainda era experimental, mas já permitia testar a combinação entre mecânica, eletrônica e comandos externos.
Choi já tinha experiência com programação e robótica competitiva, inclusive em competições de alto nível.
Esse histórico ajudou na criação do sistema eletrônico e mecânico, embora o projeto exigisse etapas além da montagem física.
O desafio principal estava em criar um método capaz de transformar sinais captados externamente em comandos úteis para a prótese.
Para isso, a versão inicial combinava dados de ondas cerebrais e movimentos da cabeça.
Com o avanço do trabalho, o estudante passou a desenvolver um algoritmo de interpretação baseado em inteligência artificial.
O sistema foi pensado para reconhecer padrões nos sinais captados por sensores de EEG e associá-los a movimentos do braço robótico.
Inteligência artificial interpreta sinais de EEG
O EEG mede a atividade elétrica do cérebro por sensores colocados sobre a cabeça.
Diferentemente de implantes neurais, esse tipo de captação não exige cirurgia, mas costuma registrar sinais mais fracos e sujeitos a interferências.
Por causa dessas limitações, a etapa computacional tem papel central nesse tipo de projeto.
O algoritmo precisa separar padrões úteis de ruídos produzidos por movimentos musculares, piscadas, variações individuais e interferências do ambiente.
No caso da prótese de Choi, o sistema foi desenvolvido para tentar distinguir padrões associados à intenção de movimento.
O estudante explicou, em entrevista publicada pelo Smithsonian Magazine, que o desempenho poderia melhorar com o uso: “Quanto mais você usa, mais o sistema entende especificamente como você pensa e quais são os seus padrões de ondas cerebrais”.
Essa característica aproxima o projeto de uma abordagem personalizada, conforme a descrição feita pelo próprio inventor.
Em vez de depender apenas de comandos genéricos, o sistema tenta se ajustar aos padrões de cada usuário ao longo do tempo.
A proposta descrita no trabalho é usar aprendizado de máquina para ampliar a precisão do controle.
Segundo material divulgado na época da premiação, o algoritmo alcançou média de acurácia de 95% em testes iniciais relatados por Choi.
Esse número deve ser lido dentro do contexto de pesquisa e protótipo.
Ele não equivale a desempenho garantido em uso clínico, comercial ou cotidiano, especialmente porque dispositivos médicos precisam passar por validações específicas antes de chegar a pacientes.
Projeto escolar ganhou reconhecimento científico
O braço robótico recebeu apoio externo ainda nas primeiras fases.
Em outubro de 2020, Choi obteve uma bolsa de fabricação da empresa polySpectra, que produz materiais duráveis para impressão 3D.
O suporte permitiu avançar para versões feitas com materiais de engenharia, mais adequados a testes além do protótipo inicial.
Essa etapa marcou a passagem de uma estrutura doméstica para modelos mais resistentes.
Em 2021, o estudante também recebeu apoio do programa MIT THINK, voltado a projetos de ciência e engenharia desenvolvidos por alunos do ensino médio.
No ano seguinte, foi incluído entre os finalistas do Regeneron Science Talent Search de 2022, segundo a Society for Science.
A trajetória também passou pelo Davidson Fellows, programa que reconhece trabalhos de jovens pesquisadores.
Em sua página de perfil no instituto, Choi descreveu o projeto como uma prótese transumeral de baixo custo e não invasiva, apoiada por um algoritmo de interpretação de ondas cerebrais.
A atualização mais recente encontrada nas fontes consultadas apareceu em 2025, quando o trabalho foi publicado no Journal of Neural Engineering.
O artigo, assinado por Benjamin J. Choi e Ji Liu, descreve uma prótese transumeral de baixo custo operada por um sistema assistido por aprendizado de máquina, combinando EEG e gestos de cabeça.
Com essa publicação, o projeto passou a ter uma descrição técnica em periódico científico.
Isso não significa aprovação médica ou chegada ao mercado, mas indica continuidade do desenvolvimento após a repercussão inicial em competições estudantis.
Próteses não invasivas ainda enfrentam desafios
O caso, que havia sido divulgado inicialmente como uma invenção desenvolvida durante a pandemia, passou a ser apresentado em um contexto acadêmico mais amplo, ligado a interfaces cérebro-computador e tecnologias assistivas.
No resumo acadêmico do estudo, os autores apontam três desafios recorrentes em próteses de membro superior: sistemas de controle pouco eficazes, custo elevado e exigência de técnicas invasivas em algumas soluções controladas pelo cérebro.
A resposta proposta foi uma neuroprótese não invasiva, apoiada em EEG, gestos de cabeça e aprendizado de máquina.
A pesquisa se conecta a uma área que busca criar canais de comunicação entre sinais do sistema nervoso e dispositivos externos.
