Estudantes brasileiros criam IA que permite controlar cadeira de rodas com expressões faciais

Em Toledo, no Oeste do Paraná, dois estudantes transformaram uma dificuldade de acessibilidade em um projeto de inteligência artificial. O Face Control reconhece expressões faciais e as converte em comandos para uma cadeira de rodas, enquanto a equipe avança da fase de protótipos para o primeiro modelo em tamanho real.

Uma ideia criada para resolver um problema concreto

O Face Control é um sistema de inteligência artificial e visão computacional desenvolvido pelos estudantes Fernando Miguel Koch e Laura Garbozza, da Academia Donaduzzi, em Toledo, no Oeste do Paraná. A tecnologia interpreta expressões faciais e as transforma em instruções para uma cadeira de rodas motorizada.

O projeto começou em abril de 2025, depois que os estudantes passaram a investigar as dificuldades enfrentadas por pessoas com deficiência motora severa que não conseguem utilizar mecanismos convencionais de controle.

A pesquisa levou a uma constatação importante: soluções baseadas em voz ou movimentos da cabeça podem não atender a todos os usuários. A partir disso, os estudantes buscaram uma alternativa que reduzisse a dependência da fala e de movimentos corporais amplos.

O resultado foi uma abordagem na qual o próprio rosto passa a funcionar como uma interface de controle. Em vez de pressionar botões ou utilizar comandos de voz, o usuário pode executar expressões previamente reconhecidas pelo sistema.

Essa lógica coloca a inteligência artificial aplicada à acessibilidade em um contexto diferente do uso corporativo mais comum. Aqui, o objetivo não é simplesmente automatizar uma tarefa, mas transformar uma capacidade física disponível em uma forma de interação com uma máquina.

Como a IA transforma expressões faciais em comandos

O sistema desenvolvido pelos estudantes utiliza visão computacional para interpretar expressões faciais e convertê-las em comandos.

O funcionamento do Face Control depende da combinação entre inteligência artificial e visão computacional, tecnologia utilizada para permitir que sistemas interpretem informações presentes em imagens e vídeos.

Na prática, o sistema foi desenvolvido para reconhecer determinadas expressões e associá-las a ações específicas da cadeira. Um dos exemplos apresentados é levantar as sobrancelhas para fazer o equipamento andar para frente. Outro comando utiliza abrir a boca para fazer a cadeira parar.

O ponto central não está em simplesmente reconhecer um rosto. A tecnologia precisa distinguir uma expressão específica e associá-la a uma instrução de controle. Isso transforma a câmera e o processamento de imagem em uma espécie de interface entre o usuário e o equipamento.

Depois de seis protótipos produzidos com impressão 3D, o Face Control chegou a 98,5% de precisão no reconhecimento das expressões faciais utilizadas nos comandos. O número é relevante porque demonstra que os estudantes já conseguiram validar tecnicamente parte importante da proposta antes da construção do equipamento em escala real.

Ainda assim, precisão de reconhecimento não significa que a cadeira esteja pronta para uso comercial. A próxima etapa precisa avaliar o sistema integrado ao equipamento motorizado, em situações mais próximas das encontradas no cotidiano.

Seis protótipos levaram o projeto até a próxima etapa

A evolução do Face Control ocorreu de forma incremental. Em vez de partir diretamente para uma cadeira completa, os estudantes utilizaram protótipos produzidos por impressão 3D para desenvolver e testar a solução.

Esse processo permitiu transformar uma ideia inicial em um sistema capaz de reconhecer os comandos com 98,5% de precisão. A sequência de protótipos também mostra uma característica importante da inovação aplicada: o primeiro modelo não precisa ser o produto final.

Da experimentação ao protótipo em tamanho real

Com investimento do Biopark, por meio da área de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação, a equipe agora trabalha na adaptação da tecnologia para uma cadeira de rodas motorizada em tamanho real.

Essa mudança é importante porque aumenta a complexidade do projeto. O sistema deixa de ser avaliado apenas como uma solução de reconhecimento e passa a precisar funcionar integrado a um equipamento físico capaz de transportar uma pessoa.

A nova etapa também permitirá observar questões que não podem ser totalmente respondidas pelos protótipos iniciais, como funcionamento em condições reais, resposta dos comandos e viabilidade técnica da solução.

Para o ecossistema de inovação, esse é o ponto em que uma demonstração tecnológica começa a enfrentar os desafios de transformar software, sensores e hardware em um produto utilizável.

O projeto já recebeu reconhecimento científico

O Face Control foi desenvolvido no ambiente educacional da Academia Donaduzzi e apresentado em eventos científicos.

O Face Control também avançou no ambiente científico antes mesmo de chegar ao protótipo em tamanho real. Entre 26 e 29 de agosto de 2026, o projeto foi apresentado na Feira de Ciência, Engenharia e Tecnologia (FECET), considerada a maior feira científica pré-universitária do Paraná.

Na FECET, o projeto recebeu duas premiações: o Prêmio Destaque Revista Eureka Científica e o 4º lugar geral. O reconhecimento veio ao lado de outros trabalhos desenvolvidos por estudantes da Academia Donaduzzi em áreas como biotecnologia e saúde.

O projeto também recebeu uma moção de aplausos da Câmara Municipal de Toledo e já havia sido reconhecido na Mostra de Projetos da Academia Donaduzzi e na Feira Científica do Núcleo de Atividades de Altas Habilidades/Superdotação (FENAAHs).

A trajetória mostra que o Face Control não surgiu como uma simples demonstração escolar isolada. A proposta passou por desenvolvimento, prototipagem, testes e apresentação em ambientes científicos, enquanto começa a receber recursos para avançar tecnicamente.

O caso também se conecta a um movimento mais amplo de aplicações brasileiras de inteligência artificial. O próprio Notícia Tech já mostrou como sistemas de IA desenvolvidos ou utilizados no Brasil estão sendo direcionados a problemas específicos, como no caso da tecnologia usada para prever secas rápidas com dados de satélites.

A acessibilidade é onde a tecnologia precisa provar seu valor

O próximo desafio do Face Control é levar o sistema dos protótipos para uma cadeira motorizada em tamanho real.

O aspecto mais relevante do Face Control está na tentativa de transformar reconhecimento facial em tecnologia assistiva. A proposta parte de uma necessidade concreta: oferecer uma forma alternativa de controle para pessoas que não conseguem utilizar determinados mecanismos convencionais.

Isso muda também a forma de avaliar o projeto. Em uma aplicação desse tipo, alcançar uma alta precisão no reconhecimento é apenas uma parte do problema. O sistema precisa funcionar de maneira confiável quando estiver conectado a um equipamento que se movimenta com uma pessoa.

Por isso, a construção do protótipo em tamanho real representa uma etapa decisiva. É nela que será possível verificar se o conceito desenvolvido pelos estudantes consegue manter seu desempenho quando submetido a condições mais próximas do uso cotidiano.

A questão também envolve segurança, ergonomia e adaptação às necessidades dos usuários. Esses aspectos ainda fazem parte da etapa de desenvolvimento e não permitem afirmar que o Face Control já seja uma solução comercial disponível.

O próximo teste é transformar precisão em autonomia

A próxima fase do Face Control será justamente descobrir quanto da precisão obtida nos protótipos pode ser preservada quando a tecnologia estiver integrada a uma cadeira de rodas motorizada real.

Esse processo pode exigir novos ciclos de testes e ajustes. Uma tecnologia assistiva precisa considerar não apenas se o algoritmo reconhece corretamente uma expressão, mas também se a interação é compreensível, consistente e adequada ao usuário.

O investimento do Biopark permite que o projeto avance nessa direção. A equipe poderá avaliar aspectos técnicos e estudar a viabilidade de transformar o desenvolvimento em uma solução destinada ao público geral.

Esse caminho é particularmente interessante porque mostra uma característica importante da IA aplicada: o valor de um algoritmo aumenta quando ele consegue sair do ambiente de demonstração e resolver um problema específico no mundo físico.

O Brasil também começa a acumular exemplos de IA aplicada a áreas que vão além dos assistentes digitais e da automação empresarial. No setor de saúde, por exemplo, projetos que utilizam IA para apoiar o monitoramento de unidades hospitalares mostram outra frente dessa transformação, como o sistema de UTIs inteligentes que utiliza IA em tempo real.

No caso de Fernando e Laura, entretanto, o próximo passo ainda é mais concreto: fazer com que uma expressão facial reconhecida por um sistema de IA consiga comandar, de forma confiável, uma cadeira de rodas em tamanho real.

É justamente nessa passagem — do protótipo para a aplicação prática — que o Face Control poderá mostrar se a ideia desenvolvida em um ambiente escolar consegue se transformar em uma tecnologia assistiva capaz de enfrentar as exigências do mundo real.