WheelCon: Uma plataforma de jogos baseada em controle de rodas para estudar controle sensorial humano

O sistema de controle sensorimotor humano é extremamente robusto^1,embora a detecção seja distribuída, variável, esparsa, quantizada, ruiva e atrasada^2,,3,,4; a computação no sistema nervoso central é lenta^5,6,7; e a atuação muscular fadiga e satura⁸. Muitos modelos teóricos computacionais foram propostos para explicar o complicado processo de controle sensorial humano^{4,9,,10,11,12,13,14}, que é um processo de troca em alcance humano e resposta^15,16. Por exemplo, a teoria do controle de feedback prevê a política de controle ideal¹², modelos teóricos bayesianos de aprendizagem sensorimotor^17,,18,19 e teoria da informação sensorimotor foundation^20,21. Em contraste com a abundância de modelos teóricos, plataformas experimentais capazes de manipular componentes importantes de múltiplos loops de feedback carecem de desenvolvimento. Isso se deve, em parte, ao fato de que projetar uma plataforma para fazer a ponte e testar esses aspectos do controle sensorial requer uma gama diversificada de conhecimentos, estendendo-se desde a teoria do controle motor, processamento de sinais e interação, até computação gráfica e programação. Os pesquisadores frequentemente desenvolvem seus próprios sistemas personalizados de hardware/software para caracterizar o desempenho do controle sensorimotor humano, o que pode limitar a capacidade de comparar/contrastar e integrar conjuntos de dados entre grupos de pesquisa. O desenvolvimento de um sistema fácil de usar e validado poderia ampliar a caracterização quantitativa do controle sensorial.

Neste artigo, apresentamos a plataforma WheelCon, uma plataforma nova, gratuita e de código aberto para projetar videogames para um ambiente virtual que simula não invasivamente uma Lei de Fitts chegando ao jogo e uma tarefa de mountain bike com a derrubada de uma trilha íngreme, tortuosa e esburacada. A lei dos Fitts para alcançar a tarefa quantifica a troca entre velocidade e precisão em que o tempo necessário para atingir um alvo de largura em escalas de distância é^{de 22,23}. A “tarefa de mountain bike” é uma combinação de uma tarefa de rastreamento de perseguição e compensação, que são dois componentes clássicos da pesquisa sobre o desempenho sensorial humano, especialmente em termos de estudo de loops de feedback.

A WheelCon contém os componentes básicos altamente exigidos apresentados em cada teoria: atraso, quantização, ruído, perturbação e múltiplos loops de feedback. É uma ferramenta potencial para estudar as seguintes questões no controle sensorial humano:

• Como o sistema sensorimotor humano lida com o atraso e a quantização na sinalização neural, que é fundamentalmente constrangida pelos recursos limitados (como o espaço e os custos metabólicos) no cérebro^24,25;
• Como a correlação neural no córtex humano com o controle sensorial²⁶;
• Como os seres humanos lidam com os distúrbios externos imprevisíveis no controle sensorial²⁷;
• Como o controle hierárquico se enrola em camadas e integrado dentro do sistema sensorimotor humano^16,,28,,29;
• A consequência do atraso e quantização no feedback visual humano³⁰ e feedback reflexo³¹ no controle sensorial;
• A política e estratégia ideal para o aprendizado sensorial sob atraso e quantização^16,,17,24,29.

O WheelCon se integra com um volante e pode simular condições de jogo que manipulam as variáveis nessas questões, como atraso de sinalização, quantização, ruído e perturbação, ao mesmo tempo em que registra a política de controle dinâmico e erros do sistema. Também permite que os pesquisadores estudem a arquitetura em camadas no controle sensorial. No exemplo de andar de mountain bike, duas camadas de controle estão envolvidas nesta tarefa: o plano de alta camada e o reflexo de baixa camada. Para distúrbios visíveis (ou seja, a trilha), planejamos antes da perturbação chegar. Para distúrbios desconhecidos com antecedência (ou seja, pequenas lombadas), o controle conta com reflexos atrasados. A teoria do controle de feedback propõe que arquiteturas em camadas eficazes podem integrar as metas, planos, decisões com o sensor, reflexo e ação²⁴das camadas inferiores . A WheelCon fornece ferramentas experimentais para induzir distúrbios distintos no plano e camadas de reflexo separadamente para testar tal arquitetura em camadas(Figura 1).

Fornecemos uma plataforma barata, fácil de usar e flexível para programar, a WheelCon que faz a ponte entre estudos teóricos e experimentais sobre neurociência. Para ser específico, pode ser usado para examinar os efeitos de atraso, quantização, perturbação, compensações potencialmente de precisão de velocidade. As variáveis que podem ser manipuladas em loops de controle são mostradas na Tabela 1. Também pode ser aplicado para estudar a tomada de decisões e a capacidade de multiplexação em diferentes camadas de controle no controle sensorial humano. Além disso, a WheelCon é compatível com gravações neurais não invasivas, como a eletroencefalografia (EEG), para medir a resposta neural durante o controle sensorial^{32,33,,34,,35}, e as técnicas de estimulação cerebral não invasiva, como estimulação elétrica transcraniana (tES) e estimulação magnética transcraniana (TMS), para manipular a atividade neural^36,,37.