Publicado en ‘Nature Machine Intelligence’, un reciente estudio ha demostrado que una nueva interfaz de sistemas de interfaz cerebro-computadora (BCI) no invasivos ha alcanzado un nivel de rendimiento excepcional. Este avance podría dar lugar a diversas tecnologías que ayuden a personas con capacidades físicas limitadas, como aquellas con parálisis o afecciones neurológicas, a manipular y mover objetos con mayor facilidad y precisión.
El equipo de investigación desarrolló algoritmos personalizados para decodificar la electroencefalografía (EEG), un método para registrar la actividad eléctrica cerebral, y extraer señales que reflejan las intenciones de movimiento. Estas señales decodificadas se emparejaron con una plataforma de inteligencia artificial basada en cámara que interpreta la dirección y la intención del usuario en tiempo real. Gracias a esta tecnología, las personas pueden completar tareas mucho más rápido que sin la asistencia de IA.
El objetivo principal de esta nueva tecnología es ofrecer alternativas menos riesgosas e invasivas a los sistemas BCI implantados quirúrgicamente, que actualmente presentan limitaciones en cuanto a su rendimiento y los costos asociados con la neurocirugía para su implantación. Por otro lado, los dispositivos BCI portátiles y otros dispositivos externos han demostrado un menor rendimiento en la detección fiable de señales cerebrales.
Para abordar estas limitaciones, los investigadores probaron su nueva BCI no invasiva asistida por IA con cuatro participantes, incluyendo a uno con parálisis. Los participantes utilizaron un gorro para registrar el EEG, y mediante algoritmos decodificadores personalizados, lograron traducir las señales cerebrales en movimientos de un cursor de computadora y un brazo robótico. Con la asistencia de IA, todos los participantes completaron las tareas significativamente más rápido, demostrando la efectividad de esta tecnología.
Los próximos pasos en el desarrollo de sistemas IA-BCI incluyen la creación de copilotos más avanzados que puedan mover brazos robóticos con mayor velocidad y precisión, así como ofrecer un tacto ágil que se adapte a los objetos que el usuario desea agarrar. Además, la incorporación de datos de entrenamiento a mayor escala podría ayudar a la IA a colaborar en tareas más complejas y mejorar la decodificación del EEG.
En resumen, esta nueva tecnología de interfaz cerebro-computadora asistida por IA promete revolucionar la forma en que las personas con discapacidades motoras pueden interactuar con el mundo que les rodea, ofreciéndoles mayor autonomía y facilitando la realización de tareas cotidianas de manera más eficiente y precisa.
FUENTE
