Startup brasileira cria reconhecimento facial para cadeira de rodas
O produto não é uma cadeira de rodas especial, mas um sistema que traduz expressões em movimento e pode ser usado em qualquer cadeira motorizada
Letícia Naísa
Publicado em 10 de outubro de 2018 às 20h41.
Última atualização em 11 de outubro de 2018 às 13h21.
São Paulo — Pesquisadores brasileiros desenvolveram um sistema capaz de reconhecer expressões faciais para fazer uma cadeira de rodas se movimentar.
Por meio de uma câmera, o sistema Wheelie 7 reconhece sorrisos, movimentos de beijo, o levantar e o abaixar as sobrancelhas e outras expressões do usuário para fazer a cadeira ir para frente, para trás, para os lados e parar.
O produto da startup Hoobox Robotics não é uma cadeira de rodas especial, mas um kit que pode ser usado em qualquer cadeira motorizada e deve beneficiar quem tem problemas de mobilidade.
O kit conta com uma câmera, um computador de bordo, um sistema de navegação e um robô que é capaz de ultrapassar obstáculos para chegar onde o usuário quer. O envio é feito gratuitamente, o custo da mensalidade é de 300 dólares e o contrato é de um ano.
O Wheelie 7 reconhece nove expressões faciais. Cada uma pode ser programada pelo usuário para fazer o movimento que ele desejar. O sistema é capaz de traduzir um sorriso para um comando que faz a cadeira andar para frente, por exemplo.
“Basicamente, é preciso cinco expressões para movimentar a cadeira de rodas, mas a tecnologia tem nove e o usuário pode escolher aquela que for mais confortável”, explica Paulo Gurgel Pinheiro, fundador da startup.
Um dos grandes diferenciais do sistema é que ele funciona em qualquer condição de iluminação e posição da cabeça do usuário.
A inspiração para criação do sistema surgiu na Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) com um projeto desenvolveu uma cadeira de rodas robótica que era controlada pelos olhos e pela voz. O produto, no entanto, era comercialmente inviável por conta do alto custo e não era confortável para o usuário.
O desenvolvimento do Wheelie 7 teve um investimento de 1,2 milhão da Fapesp e a startup foi acelerada pela empresa Startup Farm. O produto hoje é vendido nos Estados Unidos.
“A gente precisava focar num mercado e lá é o maior mercado de cadeira de rodas, perdendo só para China em quantidade de pessoas em cadeira motorizada”, afirma Pinheiro. “Resolvemos investir no mercado americano para fazer a empresa crescer e depois ir para outros mercados.”
Antes de chegar ao mercado, o sistema foi testado com 400 pessoas. Entre elas, haviam pacientes tetraplégicos, portadores de ELA (Esclerose Lateral Amiotrófica) e pessoas com idade avançada.
Hoje, a empresa tem 60 clientes nos mercado americano e uma fila de espera de 200 pessoas. A cada seis meses, a empresa lança uma atualização do sistema com melhorias.
“A lista de espera nos ajuda a desenvolver um produto melhor por meio de feedbacks”, explica Pinheiros.
Para entrar na lista, o cliente deve pagar duas mensalidades adiantadas, o que também ajuda a empresa a financiar o produto.
Parcerias
A Hoobox Robotics tem planos de ampliar sua atuação por meio de parcerias. A startup trabalha ao lado da Johnson&Johnson para aplicar seu sistema em outras áreas da saúde e ao lado da Intel, que quer fazer o reconhecedor facial funcionar em qualquer tipo de computador existente no mercado.
A startup também recebeu um investimento do Hospital Albert Einstein para aplicar a tecnologia de reconhecimento facial em outros dispositivos de saúde. Um dos projetos visa ler expressões faciais de pacientes em UTI.
“A gente é capaz de reconhecer as expressões só usando uma câmera, sem sensor corporal, para detectar níveis de dor, níveis de agitação e sedação, espasmos e delírio do paciente”, diz Pinheiros.
A indústria de reconhecimento biométrico da qual a empresa faz parte deverá alcançar 30 bilhões de dólares até 2030, segundo estimativas da empresa de pesquisa ABI Research.
Outro projeto de longo prazo da startup é de entrar no mercado de exoesqueletos, que deverá alcançar 2,5 bilhões de dólares até 2024, de acordo com estimativas da Market Research Engine.