Ingeniería / Informática / Neurociencias

La tecnología ya permite competir en un videojuego usando los pensamientos

El dispositivo puede comprender rápidamente las necesidades de cada persona sin requerir adaptaciones

Uno de los científicos usa una gorra repleta de electrodos que está conectada a un ordenador. Los electrodos recopilan datos midiendo señales eléctricas del cerebro y el decodificador interpreta esa información, traduciéndola en acciones de juego.

Uno de los científicos usa una gorra repleta de electrodos que está conectada a un ordenador. Los electrodos recopilan datos midiendo señales eléctricas del cerebro y el decodificador interpreta esa información, traduciéndola en acciones de juego. / Crédito: UT Austin.

Pablo Javier Piacente

Ingenieros y científicos estadounidenses desarrollaron una interfaz cerebro-ordenador con capacidades de aprendizaje automático (IA), que permite a los usuarios controlar un juego de carreras de coches y equilibrar los lados izquierdo y derecho de una barra digital, utilizando únicamente sus pensamientos.

Un nuevo estudio publicado en la revista PNAS Nexus detalla la creación de un software que permite gestionar un videojuego usando solo los pensamientos: la innovación, desarrollada por especialistas de la Universidad de Texas en Austin, en Estados Unidos, utiliza una gorra con electrodos conectada a un ordenador, que obtiene datos a través de las señales eléctricas del cerebro y los envía a un decodificador.

Posteriormente, el decodificador interpreta la información recibida apoyándose en una aplicación de aprendizaje automático, para traducirla y convertirla en acciones concretas de juego, como dirigir un vehículo en una dirección específica en un juego de carreras. El aspecto más importante es que la utilización de Inteligencia Artificial (IA) hace posible que el sistema interprete las necesidades específicas de cada persona, pudiendo ser utilizado por muchos individuos diferentes sin necesidad de ningún cambio o adaptación.

Aplicaciones terapéuticas

Al transformarse en una solución universal, la nueva interfaz cerebro-ordenador ofrece un amplio potencial para ayudar a personas con discapacidades motoras. "Cuando pensamos en esto en un entorno clínico, la nueva tecnología hará que no necesitemos un equipo especializado para realizar procesos de calibraciones del dispositivo para adaptarlo a cada paciente, algo que es largo y tedioso. Será mucho más rápido pasar de un paciente a otro", indicó en una nota de prensa Satyam Kumar, uno de los autores principales del estudio.

La interfaz permite a los usuarios fortalecer su plasticidad neuronal, la capacidad del cerebro para cambiar, crecer y reorganizarse con el paso del tiempo y las nuevas necesidades del entorno. El objetivo final de los experimentos realizados y del nuevo dispositivo es mejorar la función cerebral de los pacientes, aprovechando artefactos controlados por interfaces cerebro-ordenador y optimizados mediante aprendizaje automático para simplificar la vida de las personas con algún tipo de discapacidad.

Una nueva tecnología en desarrollo

Las pruebas efectuadas permitieron comprobar que el dispositivo sirve para controlar solo mediante los pensamientos dos cuestiones al mismo tiempo: el juego de carreras de autos y una tarea más sencilla, orientada a equilibrar los lados izquierdo y derecho de una barra digital. La clave parece estar en el decodificador utilizado, que logra que la interfaz traduzca las ondas cerebrales en comandos. Además, sirve de base para múltiples usuarios y permite evitar el largo proceso de calibración individual.

Ahora, los especialistas trabajan en una silla de ruedas que los usuarios puedan conducir con la interfaz cerebro-ordenador, como así también en dos robots de rehabilitación para la mano y el brazo. Las primeras pruebas muestran que las personas logran controlar los robots en cuestión de minutos. Esto es solo una muestra del enorme potencial que podría tener esta tecnología hacia el futuro.

Referencia

Transfer learning promotes acquisition of individual BCI skills. José del R Millán, Satyam Kumar et al. PNAS Nexus (2024). DOI:https://doi.org/10.1093/pnasnexus/pgae076

TEMAS