Os sinais eletroencefalográficos (EEG) podem detetar a atividade cerebral antes do movimento em mais de um segundo, permitindo capacidades preditivas da intenção motora. Este estudo explora como o EEG pode ser utilizado para a antecipação de ação na interação humano-robô (HRI), aproveitando a sua alta resolução temporal e as técnicas modernas de aprendizagem profunda. Avaliámos vários modelos de classificação de Deep Learning num conjunto de dados de imagens motoras (MI), alcançando até 80,90% de precisão. Estes resultados foram posteriormente validados numa experiência piloto, onde as ações foram previstas com precisão várias centenas de milissegundos antes da execução. Esta investigação demonstra o potencial de combinar o EEG com a aprendizagem profunda para melhorar as tarefas colaborativas em tempo real, abrindo caminho para interações homem-robô mais seguras e eficientes. Ver mais.