O protótipo do sistema foi desenvolvido em apenas 48 horas, durante um hackathon
Uma equipa de estudantes criou um sistema de IA capaz de orientar movimentos da mão humana através de estimulação elétrica muscular.
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Estudantes de engenharia de software do Massachusetts Institute of Technology (MIT), nos Estados Unidos, desenvolveram um dispositivo vestível chamado Human Operator, ao combinar modelos de IA, câmaras e hardware de estimulação muscular num único sistema.
«Demos um corpo à IA», afirma a equipa por detrás do Human Operator no site do projeto.
«O Human Operator é uma ferramenta de aumento humano que permite à IA assumir brevemente o controlo do seu corpo para o ajudar a aprender ou a fazer coisas que não consegue».
Nas demonstrações partilhadas pela equipa, vê‑se o dispositivo a guiar utilizadores para acenarem, tocarem notas de piano e fazerem o gesto de mão de “OK” através da estimulação muscular.
Recorrendo a um modelo de visão e linguagem, ou VLM, o dispositivo analisa o ambiente através de uma câmara acoplada à cabeça e converte comandos de voz numa resposta física, estimulando músculos do braço do utilizador, segundo a equipa.
Os VLM são sistemas de IA treinados para processar imagens e linguagem em conjunto.
No Human Operator, o modelo interpreta o que o utilizador pede e que objetos ou ambiente envolvente são visíveis através da imagem da câmara, explicam os criadores.
Com base nessa informação, o sistema decide que movimento da mão ou do pulso deve executar a seguir.
Elétrodos de estimulação elétrica muscular (EMS) colocados no pulso ou antebraço do utilizador emitem depois pequenos impulsos elétricos que ativam músculos específicos.
A tecnologia de EMS já é amplamente utilizada em algumas terapias de fisioterapia e em sistemas de apoio.
Combinadas com IA, estas interfaces corporais podem, potencialmente, apoiar aprendizagens físicas ou exercícios de recuperação.
Human Operator é um protótipo desenvolvido durante um hackathon de 48 horas. A equipa que o criou venceu a categoria Learn no hackathon MIT Hard Mode 2026.