No todas las personas están de acuerdo con la idea de tener un chip inteligente en su cerebro. Sin embargo, esto no significa que esas personas no puedan lograr lo que una persona con un chip cerebral inteligente puede.
Investigadores de la Universidad Carnegie Mellon (CMU) demostraron recientemente que una interfaz cerebro-computadora (BCI) no invasiva impulsada por inteligencia artificial (IA) puede permitir a una persona seguir un objeto en movimiento en una pantalla simplemente pensando en ello.
Los chips cerebrales prometidos por Neuralink de Elon Musk, Synchron respaldada por Bill Gates y muchas otras compañías de BCI se dividen en dos categorías: invasivas o mínimamente invasivas. Esto significa que estos dispositivos se implantan directamente dentro del cerebro o dentro del cráneo.
Las personas tienen muchas preocupaciones sobre el uso de tales BCI invasivas, como qué pasaría si su cerebro o cráneo sufre daños durante el proceso de implantación del chip, qué sucedería si alguien hackea su chip, cómo el chip afectaría la salud de su cerebro a largo plazo, qué garantía hay de que los fabricantes de chips no usarán mal sus datos neuronales, etc.
Aquí es donde las BCI no invasivas como la que demostraron los investigadores en su estudio podrían marcar una gran diferencia.
“Las BCI no invasivas traen una gran cantidad de ventajas, en contraste con sus contrapartes invasivas (piense en Neuralink o Synchron). Estas incluyen mayor seguridad, rentabilidad y la capacidad de ser utilizadas por numerosos pacientes, así como por la población en general”, señalan los investigadores.
El aprendizaje profundo hace que las BCI no invasivas funcionen como magia
El problema con las BCI no invasivas convencionales es que no son tan precisas como las invasivas. Recopilan datos utilizando sensores externos que no están en contacto directo con los tejidos cerebrales, y cualquier perturbación en el entorno del usuario podría afectar su funcionamiento.
Según los investigadores de CMU, las redes neuronales profundas basadas en IA pueden resolver este problema. Son más avanzadas que las redes neuronales artificiales utilizadas para reconocimiento facial, reconocimiento de voz y otras tareas simples.
Una red neuronal profunda tiene más capas y nodos en comparación con una red neuronal artificial, y por lo tanto se usan para tareas más complicadas. Pueden permitir que una BCI extraiga resultados precisos incluso de conjuntos de datos complejos y grandes con distorsión y ruido.
Por ejemplo, durante el estudio, 28 participantes humanos pudieron seguir continuamente un objeto en la pantalla solo con sus pensamientos.
Los investigadores conectaron BCI no invasivas a sus cerebros. Mientras tanto, emplearon electroencefalografía (EEG) para registrar la actividad cerebral de los participantes. Los datos de EEG se utilizaron para entrenar una red neuronal profunda impulsada por IA.
“Esta red pudo entender directamente lo que los participantes pretendían hacer con objetos que se movían continuamente, solo analizando los datos de los sensores de la interfaz cerebro-computadora (BCI)”, señalan los autores del estudio.
Las BCI impulsadas por IA también pueden mejorar a los robots
Los resultados del estudio actual sugieren que, en el futuro, las BCI no invasivas impulsadas por IA podrían ayudar a las personas a controlar dispositivos externos sin usar sus manos y músculos.
Esto puede facilitar la interacción de las personas con la tecnología, permitir que los científicos estudien la función cerebral humana en gran detalle y mejorar la calidad de vida de personas con amputaciones y discapacidades.
“Estamos probando aún más su aplicabilidad no solo en sujetos con capacidades completas, sino también en pacientes que han sufrido un accidente cerebrovascular y tienen discapacidades motoras”, dijo Bin He, uno de los autores del estudio y profesor de ingeniería biomédica en CMU.
Sin embargo, esta no es la primera vez que los autores del estudio han demostrado el potencial de las BCI no invasivas. En 2019, usaron un enfoque similar, permitiendo que un brazo robótico controlado por la mente persiguiera un cursor de ratón.
Creen que las BCI no invasivas impulsadas por IA también podrían conducir al desarrollo de mejores dispositivos robóticos de IA y asistentes robóticos. “Actualmente estamos probando esta tecnología de BCI no invasiva impulsada por IA para controlar tareas sofisticadas de un brazo robótico”, dijo He.
El estudio se publicó en la revista PNAS Nexus.
