Un hombre con parálisis ha logrado un hito impresionante al conseguir agarrar, mover y soltar objetos utilizando un brazo robótico. Este logro ha sido posible gracias a un dispositivo innovador que transmite las señales de su cerebro directamente a un ordenador, permitiéndole controlar el brazo robótico con tan solo imaginar los movimientos. Este avance representa un gran paso adelante en la tecnología de interfaces cerebro-ordenador y ofrece nuevas esperanzas para personas con parálisis.
El dispositivo, conocido como interfaz cerebro-ordenador (BCI), ha sido desarrollado por investigadores de la Universidad de California en San Francisco y destaca por su durabilidad y estabilidad. A diferencia de otros dispositivos similares que solo funcionan durante uno o dos días, este BCI ha demostrado su eficacia durante siete meses sin necesidad de ajustes. Esta mejora significativa en la longevidad y fiabilidad del dispositivo es crucial para su aplicación práctica y su potencial para mejorar la calidad de vida de las personas con parálisis.
La clave del éxito de este BCI radica en el uso de un modelo de Inteligencia Artificial (IA) que se adapta a los cambios sutiles que ocurren en el cerebro cuando una persona repite un movimiento, incluso si solo lo imagina. La IA aprende y refina continuamente la forma en que interpreta las señales cerebrales, lo que permite al usuario realizar movimientos cada vez más precisos y complejos con el brazo robótico. Esta combinación de la capacidad humana para imaginar movimientos y la capacidad de la IA para aprender y adaptarse es lo que hace que este dispositivo sea tan innovador y prometedor.
Según Karunesh Ganguly, neurólogo del Instituto Weill de Neurociencias de la UCSF, esta combinación de aprendizaje entre humanos e IA representa la siguiente fase en el desarrollo de las interfaces cerebro-computadora. Ganguly destaca que esta colaboración entre la inteligencia humana y la artificial es esencial para lograr una funcionalidad sofisticada y similar a la de la vida real en estos dispositivos. Los detalles de este innovador dispositivo, financiado por los Institutos Nacionales de Salud de Estados Unidos (NIH), han sido publicados en la prestigiosa revista Cell, lo que subraya la importancia y el impacto de este avance científico.
La clave de esta innovación reside en la comprensión de cómo la actividad cerebral cambia día a día cuando una persona imagina repetidamente la realización de movimientos específicos. Los investigadores descubrieron que, al programar la IA para tener en cuenta estos cambios diarios en la actividad cerebral, el BCI podía mantener su funcionalidad durante meses consecutivos. Este hallazgo es fundamental para el desarrollo de interfaces cerebro-ordenador más duraderas y eficaces.
Durante años, Ganguly ha estudiado cómo los patrones de actividad cerebral en animales representan movimientos específicos y ha observado que estas representaciones cambian a medida que el animal aprende. Ganguly sospechaba que este mismo proceso ocurría en los humanos y que esta era la razón por la que los BCI perdían rápidamente su capacidad para reconocer estos patrones. Esta intuición, basada en años de investigación, fue fundamental para el desarrollo de este nuevo y mejorado BCI.
Basándose en esta información, el equipo de Ganguly trabajó con un paciente que sufría parálisis como resultado de un derrame cerebral y que no podía hablar ni moverse. Se implantaron pequeños sensores en la superficie del cerebro del hombre para captar la actividad cerebral cuando imaginaba moverse. Este enfoque invasivo, pero necesario, permitió a los investigadores obtener datos precisos sobre la actividad cerebral del paciente.
Para determinar si los patrones cerebrales del paciente cambiaban con el tiempo, Ganguly le pidió que imaginara que movía diferentes partes de su cuerpo. A pesar de que el paciente no podía mover físicamente estas partes de su cuerpo, su cerebro generaba señales que el BCI registraba a través de los sensores. Este experimento demostró que incluso la simple imaginación de un movimiento puede generar actividad cerebral detectable y utilizable para controlar un BCI.
El equipo descubrió que la forma de las representaciones en el cerebro del paciente permanecía igual, pero su ubicación cambiaba ligeramente de un día para otro. Este hallazgo clave llevó al desarrollo de la IA que podía adaptarse a estos cambios sutiles en la ubicación de la actividad cerebral, lo que permitió al BCI mantener su funcionalidad durante un período prolongado.
Para entrenar a la IA, Ganguly pidió al participante que se imaginara haciendo movimientos simples con sus dedos, manos o pulgares durante dos semanas, mientras los sensores registraban su actividad cerebral. Este proceso de entrenamiento intensivo permitió a la IA aprender a reconocer y decodificar los patrones de actividad cerebral asociados con diferentes movimientos, lo que a su vez permitió al paciente controlar el brazo robótico con mayor precisión y facilidad.
Con información de Diario Libre
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