1. Tecnologias em Forma de Luva

2. Introdução A sociedade humana vive através da comunicação constante entre os seus elementos. A comunicação é feita através da nossa fala, do nosso corpo e dos nossos olhos. Cerimonias, danças e rituais religiosos combinam os três aspectos. Embora comunicarmos através dos nossos olhos e da fala, os gestos que fazemos também são muito importantes para exprimirmos as nossas emoções. Computadores e máquinas computadorizadas tornaram-se num novo elemento da sociedade e a sua influência é crescente a cada dia que passa. Hoje em dia utilizamos vários interfaces no campo homem - computador como o teclado, o rato, joysticks, etc. sem problema algum, e sem na maioria das vezes perceber o importante papel que desempenham na interacção homem - computador. Tentaremos com a apresentação deste trabalho evidenciar um diferente tipo de interface – Luvas – que poderão desempenhar um papel fundamental num futuro próximo, na “era espacial”.

3. O Gesto – Linguagem e Reconhecimento Projectos actuais Linguagem Gestual Tipos de Gestos Estrutura das Linguas de Sinais Análise de Gestos Análise baseada em propriedades da Imagem Análise baseada em Marcadores e Luvas Marcadas Análise Baseada no Modelo 3D da Mão Análise Baseada em Luva Análise Baseada na Visão Arquivo

4. Linguagem Gestual É uma linguagem estruturada e gramatical e não apenas como um conjunto de gestos, quer sejam efectuados por um simples gesto de mão, ou das mãos, ou por um movimento corporal. Na linguagem gestual a motricidade das mãos acompanha a motricidade do tronco, da cabeça e a expressão facial substitui a produção de som pelos pulmões, a vibração das cordas vocais e a articulação do trato vocal. A linguagem gestual está bastante interligada ao contacto e interpretação visual. A sociedade humana vive através da interacção entre entidades e o seu ambiente. Na nossa vida diária interactuamos com outras pessoas e objectos para realizar uma variedade de acções que são importantes para nós. Arquivo

5. Tipos de Gestos Gestos icónicos - apresentam alguns elementos de similitude geométrica com o seu significante. São gestos que apresentam algumas semelhanças com a realidade representada. Pertence ao tipo de gestos facilmente identificáveis, logo são rapidamente entendidos por qualquer pessoa, mesmo que não tenha contacto permanente com a linguagem gestual. Gestas referenciais são gestos que envolvem o acto de apontar de forma directa para o referente ou para o espaço que o representa. Gestos arbitrários - são gestos que não apresentam qualquer relação com a realidade. Tanto as entidades concretas como as abstractas podem ser representadas por gestos arbitrários. (Ex.: quando não existe nenhuma relação entre os gestos e a realidade). Arquivo

6. Tipos de Gestos Para podermos interpretar/reconhecer os gestos, teremos que distingui-los entre gestos estáticos e gestos dinâmicos. Gestos estáticos - um gesto estático não é mais do que a representação da posição da mão, ou dedos. Podem-se definir três estados possíveis, dobrado ao meio, direito e totalmente fechado . Gestos dinâmicos - a palavra dinâmica associa-se ao movimento, como tal, define-se Gesto dinâmico, como um gesto em movimento representado por uma sequência de imagens. Pode dizer-se, que um gesto dinâmico é um conjunto de gestos estáticos sequenciais. Arquivo

7. Estrutura das Línguas de Sinais Quanto à estrutura da língua, autores como Valentini, definem-nas pela sua sub-divisão em sistemas fonológico, morfológico e sintáctico. Sistema Fonológico A fonologia das línguas de sinais estuda as configurações e movimentos dos elementos envolvidos na produção dos sinais (por exemplo, os movimentos das mãos, dos pulsos e dos braços, as expressões faciais, etc.). Sistema Morfológico Assim como as línguas orais possuem um sistema de formação de palavras, as línguas de sinais também possuem. Sistema Sintáctico A organização sintáctica básica dos sinais, segue a mesma ordem Sujeito - Verbo - Objecto que são princípios universais de ordem das palavras. Arquivo

8. Análise de Gestos 1. Análise Baseada em Propriedades da Imagem Vários sistemas de reconhecimento de gestos de mão desenvolvidos são baseados na extracção de algumas das propriedades que estão associados com as imagens de gestos de mão. As propriedades analisadas variam de propriedades geométricas básicas (a análise de momentos da imagem) até propriedades que são o resultado de uma análise mais complexa (exemplo das redes neuronais). O que é comum em todas as abordagens é que eles não resultam na estimação dos parâmetros reais da mão (como ângulos de junções). Os sistemas que usam esta análise são usados para a simples localização da mão e uma classificação de gestos mais complexa. Arquivo

9. Análise de Gestos 2. Análise Baseada em Marcadores e Luvas Marcadas A mão como uma forma geométrica é um volume não convexo. Tentar descobrir a configuração da mão através de imagens de câmeras é uma difícil, se não impossível, tarefa. Para superar este problema algumas das técnicas de reconhecimento de gestos de mão usam um sistema de marcadores. Usualmente os marcadores são colocados nas pontas dos dedos. Eles estão coloridos de tal forma que são facilmente detectáveis através de uma análise do histograma da imagem. Uma vez que os marcadores são descobertos e são localizados (tracked), o reconhecimento do gesto pode ser realizado usando diferentes técnicas de classificação. Arquivo

10. Análise de Gestos 3. Análise Baseada no Modelo 3D da Mão Uma abordagem usada no reconhecimento do gesto da mão propõe construir um modelo tridimensional (3D) da mão. O modelo é emparelhado a imagens da mão obtidas por uma ou mais câmeras, e são calculados parâmetros que correspondem à orientação da palma e ângulos de junção. Então os parâmetros são usados para obter a classificação dos gestos. 4. Análise baseado em Luva Dispositivos baseado em luva fazem uso de qualquer classe de sensor (mecânico ou óptico) atado a uma luva que transmite movimento dos dedos em sinais eléctricos com o propósito de determinar gestos de mão. A posição relativa da mão é determinada por um sensor posicional (magnético ou acústico) atado à luva. Arquivo

11. Análise de Gestos 5. Análise baseado na Visão A interface de gestos baseada na visão é uma forma mais natural que a baseada em luva. Esta interface baseia-se na forma em que nós percebemos a informação ao nosso redor. Diferentes abordagem foram testadas. A primeira, e uma das mais exactas, usa uma ou duas câmeras de vídeo para obter informação visual da pessoa nalgum ambiente virtual e intentar extrair os gestos necessários. Embora, esta abordagem encare problemas difíceis como segmentação da mão em movimento dentro de algum ambiente complexo, análise do movimento da mão, localização da posição de mão relativo ao ambiente e reconhecimento do gesto da mão, os outros modelos de análise de gestos usam configurações restritivas: fundo uniforme, vocabulário de gesto muito limitado ou apenas uma análise de gesto estático simples. Arquivo

12. Sensores O uso de sensores permite que um robot possa interagir com o ambiente que o rodeia de uma forma flexível. Isto não acontece, nas operações pré-programadas onde um robot é ensinado como proceder para realizar tarefas repetitivas através de um conjunto de funções programadas. Os sensores actualmente podem ser classificados de acordo com os princípios físicos sobre os quais eles estão baseados (óptico, acústico, e assim por diante) ou de acordo com as quantidades e ou medidas (distância, força, etc.). Entretanto, eles são habitualmente divididos em dois tipos principais: sensores de contacto e sensores sem contacto.

14. Tipos de Sensores Sensores de Contacto Sensores de Força e de Momento Sensores Sem Contacto Sensores de Distância

15. Sensores Sensores de Força e de Momento Devido à sua grande utilização em várias áreas da engenharia, estes sensores estão bastante desenvolvidos e são um dos mais usados em robótica. Os sensores de força e de momento são usados principalmente para medir as forças de reacção geradas durante a interacção do robot com outros objectos. As abordagens mais usuais para conseguir obter essas forças são as utilizam os sensores do pulso ou os sensores das junções nos braços. Um sensor de uma junção, mede as componentes cartesianas da força e do momento aplicados na junção e soma-os vectorialmente. Os sensores de pulso, por outro lado, consistem em quantificar a deflecção na estrutura mecânica devido a forças exteriores.

16. Sensores Sensores de distância Um sensor de distância mede a distância entre um ponto de referência (normalmente outro sensor) e os objectos no campo de actuação do sensor. Este tipo de sensores são usados na navegação dos robots e no desvio de obstáculos, onde a sua utilização consiste no estimar das distâncias para os objectos mais próximos, em aplicações onde a localização e a forma desses objectos é necessária. Existem várias técnicas para efectuar os cálculos para determinar essa distância: o método da triangulação, a abordagem da luz estruturada e a técnica dos ultrasons.

17. Dispositivos de Localização - Localizar os movimentos do utilizador com precisão dentro do espaço virtual permite um convincente mundo virtual, cuja interacção deve ser intuitiva e transparente; - Através de uma perspectiva centralizada no espectador, permite que o usuário explore ambientes virtuais como se explorasse ambientes reais. - Objectivo: Determinar a posição/orientação de uma parte do corpo do usuário. Tipos básicos de dispositivos de localização:  Mecânicos, Acústicos, Magnéticos, por extracção de imagens e Ópticos.

19. Dispositivos Acústicos Determinam uma posição pela emissão de um som que é captado por um conjunto de receptores, ou seja, um único controlador emite e percepciona um som. O tempo decorrido desde a sua emissão até à recepção em cada receptor permite o cálculo da posição. Vantagens:  Pequenos emissores de ultra-som no corpo do utilizador;  Nenhuma interferência de metais; - Baixo custo dos dispositivos acústicos; Desvantagens: - Oclusão devido à existência de obstáculos entre a fonte e os receptores;- Pouca precisão; - Pequeno alcance.

21. Dispositivos por Extracção de Imagens  Através da colocação de pequenas luzes (Led’s) nas partes que devem ser localizadas, estes dispositivos filmam essas luzes para depois processarem essas imagens e em função da posição das luzes, obtém-se a posição do usuário. Vantagens:  Não invasivo: não requer qualquer tipo de engrenagens ou marcadores;  Forma de localização mais confortável. Desvantagens:  Oclusão (requer uma clara linha de visão); Velocidade (requer um tempo considerável para extrair informação a partir de uma imagem). É o que consome mais tempo do CPU . para processamento.

22. Dispositivos Ópticos  São colocada micro-câmaras sobre a cabeça do utilizador e filmam o tecto que é composto de uma matriz de Led’s estáticos. Quando o utilizador caminha pela sala, os Led’s adoptam um padrão, e assim quando a câmara capta um dos Led’s, o sistema regista qual está ligado, determinando a posição do utilizador.  São colocadas 4 câmaras sobre a cabeça do utilizador para permitir a leitura da rotação do corpo ao redor do eixo vertical. Vantagens:  Dados precisos e livres de ruídos;  Extensíveis para grandes volumes de trabalho Desvantagens:  Requer uma clara linha de visão entre as câmeras e os marcadores;  Incómodos (complexa engrenagem de cabeça); . Difícil localização de mais de um objecto.

24. Tipos de Luvas SayreGlove  Consiste em colocar nos nós dos dedos tubos flexíveis com uma fonte de luz numa ponta e uma fotocélula na outra. Quando o tubo é dobrado, a quantidade de luz que chega à fotocélula diminui e, assim, é possível relacionar a tensão medida nas várias fotocélulas com as posições dos dedos. Aplicações:  Controlador multidimensional.

25. Tipos de Luvas 5Dt Data glove  Utiliza a flexibilidade do dedo e a orientação da mão do utilizador;  Suporta um rato e um joystick, permitindo também que o utilizador digite informação “calçando a luva”; Apresenta as seguintes características:  Qualidade e conforto; Arquitectura aberta; Modo de aplicação de rato; Versão mão esquerda/direita; Drivers de programas de realidade virtual;  Flexibilidade de resolução de 8 bits; Tamanho único mas adaptável; Auto-construção de um tilt sensor; Actualização de dados; Baixo consumo.

27. Tipos de Luvas Mit Led Glove  Baseia-se em câmaras para encontrar a posição do corpo e do braço, para gráficos animados em computador me tempo real. Aplicações:  Captar movimentos;  Instrumento de controlo.

28. Tipos de Luvas CyberGlove  Criada com o objectivo de traduzir os sinais linguisticos americanos em inglês corrente;  Constituída por uma luva de tecido normal onde estão cosidos 22 finos fios metálicos medidores do esforço mecânico, para percepção do dobrar dos dedos e do pulso. Uma pequena placa electrónica com conversores A/D e capacidade de comunicação série converte os sinais analógicos para um conjunto de dados digitais que podem ser directamente lidos pela porta série de um computador;  Ajustando o offset dos conversores A/D e os ganhos do software, faz-se a calibragem por utilizador, de forma a que os sensores aproveitem a gama total do conversor mantendo a precisão da luva; Um 3-space tracker pode ser montado na luva de modo a obter a posição da mão no espaço.

29. Tipos de Luvas Glove – Talk II  É um sistema que traduz gestos manuais para discurso, através de uma interface adaptativa. Os gestos manuais são marcados num mapa continuamente para dez parâmetros de controlo de um formato paralelo de sintetizador de discurso. O mapeamento permite que a mão actue como uma extensão vocal artificial que produz um discurso em tempo real. Isto dá um vocabulário ilimitado na adição de um controlo directo da frequência e volume fundamental;  Actualmente, a melhor versão da GloveTalkII usa diversas definições de input (incluindo uma CyberGlove, uma ContactGlove, um 3-space tracker e um pedal), um formato paralelo de sintetizador de discurso e três redes neuronais;

30. Tipos de Luvas Glove – Talk II  A tarefa gesto-para-discurso está dividida em voz e produção de consonantes usando uma porta de rede para alcançar os outputs da rede neuronal de voz e consoantes. A rede de porta e a rede de consoantes são treinadas com exemplos pelo utilizador. A rede de voz implementa uma relação fixada e definida pelo utilizador entre a posição de mão e o som vocal e não requer nenhum treino com exemplos pelo utilizador. O volume, a frequência fundamental, e 25 componentes de paragem são produzidos com um mapa fixado pelas definições de input. Um objecto é treinado para falar inteligentemente com a GloveTalkII. Ele fala vagarosamente mas com o som mais natural e picos de variação que u7m sintetizador de texto-para-orador;

31. Tipos de Luvas Glove – Talk II  A GloveTalk II é implementada com redes neuronais, o que permite ao utilizador aprender a interpretar um modelo articulado de fala, onde o vocabulário do gesto é baseado no modelo articulado da mão. Pela divisão das tarefas de mapeamento em sub tarefas independentes, é possível uma substancial redução no tamanho da rede e no tempo de treino.  Incluem importantes dispositivos: três portas neuronais labeando vogal/consoante, vogal, consoante, e o dispositivo de output do discurso. O input para o sistema é realizado com uma CyberGlove, um sensor Polhemus, teclado e pedal. A CyberGlove consegue 18 ângulos da mão do utilizador por cada 10 milisegundos incluindo dois ângulos flexíveis para cada dedo, e ângulos de abdução.

32. Tipos de Luvas PowerGlove  A PowerGlove Serial Interface (PGSI) permite a interface entre a Nintendo PowerGlove e qualquer computador que tenha uma porta serie standard;  A unidade da PGSI consiste numa ligação que vai para dentro da Nintendo PowerGlove e uma unidade de processamento cujo output é uma porta serie standard de 25 pins;  Os interfaces da PGSI podem ser utilizados em qualquer porta serie standard, no entanto, pode ser utilizado pelo sistema Macintosh através de um adaptador; Aplicações: controlador de jogos de vídeo da Nintendo.

33. Tipos de Luvas CyberTouch  Baseada num modelo de 18 sensores da CyberGlove;  Caracteriza-se pela utilização de pequenos estimuladores de vibrações em cada dedo e na palma da CyberGlove. Cada estimulador pode ser programado individualmente para variar a força de sensação de toque. A ordem de estimuladores pode gerar sensações simples como pulsações ou vibração contínua, e eles podem ser usados em combinação para produzir padrões de realimentação táctil complexo;  O programador de software pode projectar a própria actualização de modo a alcançar a sensação táctil desejada, como por exemplo a percepção de tocar um objecto sólido num mundo virtual simulado.

34. Tipos de Luvas DataGlove  Baseia-se em câmeras de vídeo, logo funcionam em tempo real e dispensa a visualização directa da mão o que permite a sua utilização em espaços virtuais, operações cirurgias, etc....;  Consiste numa leve luva de lycra que contém fibras ópticas, com tratamento especial, colocadas nas costas dos dedos. O flectir dos dedos dobra as fibras ópticas diminuindo a luz que estas transmitem. A intensidade desse sinal é medida por sensores que enviam os dados a um processador. Estas luvas contêm 12 sensores de flexão (para os dedos e pulsos), sensores que medem o ângulo entre os dedos adjacentes, e ainda, um tracker magnético colocado na palma da mão para a determinação da posição e orientação desta. A velocidade de 30 Hz não permite que esta luva responda a movimentos rápidos;

35. Tipos de Luvas DataGlove  Necessita de uma pré-calibragem após a qual começa incessantemente, o envio da informação na forma analógica, que na unidade de controlo será convertida em informação digital.

36. Tipos de Luvas SpaceGlove  Tem o mesmo aquecimento, arrefecimento e com as mesmas capacidades de protecção como a luva de Extravehicular Mobilidade Unidade (MEU) existente mas com uma mobilidade nova. No pulso há um motor pequeno com três botões que têm acesso a três ferramen- tas diferentes. Quando uma ferramenta é seleccionada (como uma chave de fendas), necessita de ser colocada na cabeça do parafuso. Então o operador empurra o botão da chave de fendas novamente e volta a luva à direita. Se quiser retirar um parafuso, simplesmente aperta o botão da chave de fendas duas vezes e virará à esquerda. Para retirar a chave de fenda na Luva Espacial, simplesmente carregar no botão e segurar durante uns segundos;

37. Tipos de Luvas SpaceGlove  A luva espacial tem três ferramentas essenciais para ajudar os astronautas como consertar e construir peças no Hubble, como por exemplo o encaixe de novos habitáculos na plataforma espacial Internacional. As três ferramentas estendem-se pelos botões no painel de controle, facilitando assim no acesso, a missão de astronautas, que a poderão executar mais rapidamente, e com níveis de segurança mais elevados. A primeira ferramenta que tem é a Tocha de Laser que pode derreter e pode soldar peças para consertos ou ligando pedaços de equipamento entre si. A segunda ferramenta na luva é uma torcedura eléctrica dando o poder aos astronautas por exemplo apanhar, agarrar parafusos. A terceira ferramenta é uma chave de fendas eléctrica, que tem todos os possíveis tipos de cabeça, presos ao lado para uso fácil.

38. Tipos de Luvas PinchGlove  Sistema que fornece um método fiável e de baixo custo para o reconhecimento natural de gestos. Um gesto pode ser usado para agarrar um objecto virtual e o estalar de dedos do meio da mão pode ser usado para o começo da acção. A interface mão-gesto é um sistema que permite desenvolver e utilizar aplicações imersivas para usar a interacção da mão num trabalho com ambientes virtuais. KeyGlove  Luva que suporta sensores de teclas.

40. Aplicações e Sistemas Sistema de Kramer  Método de comunicação entre Deficientes, surdos e mudos. È um sistema completo que tenta integrar um vasto de tecnologias, por forma a que todas as partes possam comunicar;

49. Métodos para Reconhecimento de Gestos Princípios Gerais de Redes Neuronais Estrutura Fase de Aprendizagem Sub-fase de Ajuste Modelos Ocultos de Markov Noções sobre Modelos Ocultos de Markov Lógica Difusa Introdução Características e Vantagens da Lógica Fuzzy Aplicação e Perspectivas Futuras

50. Princípios Gerais de Redes Neuronais Introdução O cérebro humano é considerado o mais fascinante processador, sendo composto por aproximadamente 10 biliões de neurónios . Todas as funções e movimentos do organismo estão relacionados com o funcionamento destas pequenas células. Os neurónios estão conectados uns aos outros e juntos formam uma grande rede, chamada REDE NEURONAL. Esta grande rede proporciona uma fabulosa capacidade de processamento e armazenamento de informação.

51. Princípios Gerais de Redes Neuronais Estrutura Tipicamente, os elementos de uma rede neuronal agrupam-se em camadas. Os sistemas compostos por elementos interligados de uma mesma camada chamam-se sistemas auto-associativos. Os sistemas de uma única camada ou aqueles que possuem duas camadas são relativamente simples de utilizar e as suas potencialidades foram muito estudados pelas primeiras redes neuronais.

52. Princípios Gerais de Redes Neuronais Fase de Aprendizagem Antes de servir para um qualquer fim, uma rede neuronal precisa de passar por uma fase de aprendizagem. Durante essa fase, as ligações entre os elementos da rede são modificadas. Como não se pode definir à partida quais devem ser os pesos de cada ligação, é necessário deixar a rede passar por esta fase. O estudo dos procedimentos pelos quais é possível levar as redes neuronais a aprender de forma eficiente tem sido o centro da investigação no campo das redes neuronais. Para que os sistemas neuromórficos nos sejam úteis, é necessário que saibamos fornecer-lhes dados de entrada adequados. Também devemos ser capazes de compreender a resposta que a rede nos dá aos dados que lhe introduzimos. Este é um problema muito debatido na área da investigação do processamento paralelo distribuído.

53. Princípios Gerais de Redes Neuronais Sub-fase de Ajuste Dentro da fase de aprendizagem segue-se uma sub-fase em que se apresenta um determinado padrão/vector de entrada com o qual se espera de obter uma resposta específica conseguindo-se assim detectar eventuais erros que possam surgir. Dada a complexidade que muitos sistemas neuronais apresentam, torna-se difícil compreender exactamente o que se passa desde a entrada da informação na rede até à resposta que dela obtemos. Nos modelos de redes neuronais actuais de processamento paralelo distribuído, o erro não é um estranho: ele é um elemento intrínseco do funcionamento da rede e a sua interferência deve ser sempre tida em conta.

54. Modelos Ocultos de Markov Noções sobre Modelos Ocultos de Markov Os modelos de Markov (MM's) representam uma ferramenta para análise de sistemas complexos que contenham probabilidades de determinados eventos ocorrerem, baseadas em observações e estados anteriores. Os elementos fundamentais que compõem um MM são os estados e as transições entre estados, ambos presentes num número finito. Um estado é formado por um conjunto de variáveis e os seus valores representativos com o objectivo de descrevê-lo e torná-lo distinto dos demais para o sistema. Um modelo MM é, portanto, um modelo de probabilidades, onde o estado corrente e a probabilidade para cada possível transição são conhecidos. De um outra maneira, um MOM é um modelo de Markov (MM) onde algumas das informações que caracterizam os estados são ocultas.

55. Modelos Ocultos de Markov Noções sobre Modelos Ocultos de Markov O Modelo Oculto de Markov pode ser interpretado como um conjunto finito de estados, onde cada estado está associado a uma distribuição de probabilidades (usualmente multi-dimensional). As transições entre os estados são restringidas por um conjunto de probabilidades denominado probabilidades de transição. Num determinado estado, uma saída ou observação pode ser produzida, de acordo com a distribuição de probabilidades associada. Somente a observação, e não o estado em si, é visível a um observador externo, e portanto tais estados estão ocultos.

56. Lógica Difusa (Fuzzy) Introdução Aristóteles, filósofo grego (384 - 322 a.C.), foi o fundador da ciência da lógica, e estabeleceu um conjunto de regras rígidas para que as conclusões pudessem ser aceites como logicamente válidas. O emprego da lógica de Aristóteles levava a uma linha de raciocínio lógico baseado em premissas e conclusões. A lógica idealizada por Aristóteles é binária, isto é, uma declaração é falsa ou verdadeira, não podendo ser ao mesmo tempo parcialmente verdadeira e parcialmente falsa. A Lógica Fuzzy viola estas suposições. O conceito de dualidade, estabelecendo que algo pode e deve coexistir com o seu oposto, faz a Lógica Fuzzy parecer natural, até mesmo inevitável.

57. Lógica Difusa (Fuzzy) Introdução A lógica de Aristóteles trata com valores "verdade" das afirmações, classificando-as como verdadeiras ou falsas. Não obstante, muitas das experiências humanas não podem ser classificadas simplesmente como verdadeiras ou falsas, sim ou não, branco ou preto. De forma mais objectiva e preliminar, podemos definir Lógica Fuzzy como sendo uma ferramenta capaz de capturar informações vagas, em geral descritas numa linguagem natural e convertê-las para um formato numérico, de fácil manipulação pelos computadores de hoje em dia. Os conjuntos Fuzzy constituem uma "ponte " no caminho de aproximar o raciocínio humano ao da lógica executada pela máquina.

59. Lógica Difusa (Fuzzy) Vantagens da Lógica Fuzzy - Requer poucas regras, valores e decisões; - Mais variáveis observáveis podem ser valoradas; - O uso de variáveis linguisticas aproxima-nos mais do pensamento humano; - Simplifica a solução de problemas; - Proporciona um rápido protótipo dos sistemas; - Simplifica a aquisição da base do conhecimento.

60. Lógica Difusa (Fuzzy) Aplicação e Perspectivas Futuras Hoje em dia, uma grande variedade de aplicações comerciais e industriais estão disponíveis, destacando-se neste cenário o Japão e recen-temente, os EUA e a Alemanha. Os exemplos típicos são os electrodo-mésticos ar condicionado (Mitsubishi), câmeras de vídeo (Canon, Pana-sonic), máqui-nas de lavar roupa (Sanyo), aspiradores de pó, etc. Na in-dústria automóvel destacam-se transmissões automáticas(Nissan, Lexus), injecção electrónica, suspensão activa, travões antibloqueagem (ABS). Os Sistemas industriais incluem controle de grupo de elevadores (Hitachi, Toshiba), veículos autoguiados e robôs móveis (Nasa, IBM), etc.. Certamente no futuro, estes sistemas deverão proporcionar uma significativa contribuição para os sistemas de automação e controle, principalmente em controle de processos.

62. Conclusão È inegável que a comunicação mais natural utilizada pelo homem é a comunicação oral. A voz é a forma pela qual o ser humano transmite informações para os de mais de sua espécie. Infelizmente a comunicação entre homem e máquina ainda não é uma comunicação natural. Neste sentido, vivemos um sentido único na nossa história, pois o nível tecnológico existente já pode ser capaz de dotar máquinas numa interface de comunicação oral, o que atende responde a uma exigência natural do utilizador. Os dispositivos actuais: rato, teclado, “touch screen”, entre outros, já atingiram um grau de saturação quanto á sua utilização, não havendo formas mais fáceis de interacção com o utilizador. A fala é nesse ponto o ultimo recurso para se alcançar uma comunicação Homem-Máquina mais próxima, mais produtiva e, sobretudo mais agradável.

63. Conclusão Uma boa interface Homem-Computador num determinado sistema é essencial para uma boa utilização do mesmo, sendo assim estas devem proporcionar: Aprendizagem - o sistema deve ser fácil de aprender de modo a que o utilizador possa obter rapidamente resultados do uso do sistema. Eficiência -A partir do momento que o utilizador tenha aprendido a utilizar o sistema, é possível um alto nível de produtividade. Memorização - o sistema deve ser fácil de memorizar, de modo a que o utilizador após um longo tempo de interregno não tenha de recomeçar de novo a aprendizagem. Erros - o sistema deve ter uma baixa percentagem de erros, de modo a facilitar a sua utilização, e no caso de os cometer terá de existir a facilidade de os corrigir. Satisfação - o sistema deve ser agradável para os utilizadores que o manuseiam.

64. Conclusão NASA, agência espacial norte-americana, realizou com sucesso uma experiência em que o piloto consegue aterrar um avião por meio de gestos, cerrando os punhos no ar ou apontando. O piloto foi equipado com eléctrodos que liam os sinais nervosos e os movimentos musculares causados por movimentos dele . Os sinais eram analisados e mandados para um computador, que entendia os gestos como comandados para pousar o avião, na verdade, um simulador. Segundo Dr. Charles Jorgensen, chefe do laboratório de neuro-engenharia da NASA e líder do projecto, a experiência mostra “uma nova maneira de comunicar com as máquinas, que pode suprimir, em muitos casos, o uso de teclados, ratos ou joysticks”.O responsável destacou igualmente a importância que a aplicação da nova tecnologia pode ter nas actividades dos astronautas que, dentro das suas roupas incómodas, têm de controlar aparelhos no espaço.

65. Conclusão