Desarrollan 'copiloto' con IA para control mental en personas con parálisis

Ciudad de México.- Los ingenieros de la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA) han desarrollado un sistema pionero que combina interfaces cerebro-ordenador (BCI) no invasivas con inteligencia artificial (IA), actuando como un "copiloto" para inferir la intención del usuario y mejorar drásticamente el control de dispositivos en personas con parálisis. Este avance, publicado en Nature Machine Intelligence, promete revolucionar la independencia para quienes enfrentan limitaciones físicas.

Tecnología de vanguardia

Las interfaces cerebro-ordenador permiten a los usuarios controlar dispositivos con sus señales cerebrales. Sin embargo, la integración de la Inteligencia Artificial lleva esta capacidad un paso más allá. 

La IA, funcionando como un copiloto inteligente, ayuda a inferir la intención del usuario, permitiendo completar tareas de forma más eficaz, como mover un brazo robótico o el cursor de un ordenador. Esta tecnología no invasiva de la UCLA ya ha sido probada con resultados prometedores en un paciente con parálisis en las piernas y en personas sin afecciones.

Decodificando la intención no invasiva

El sistema desarrollado por el equipo de la UCLA se basa en la lectura de la actividad cerebral a través de electrodos colocados en un casco, utilizando la electroencefalografía (EEG) para registrar la actividad eléctrica del cerebro. 

Para hacer esto posible, los ingenieros crearon algoritmos personalizados capaces de decodificar el EEG y extraer señales que reflejan las intenciones de movimiento del usuario.

El siguiente paso crucial es la integración con una plataforma de inteligencia artificial basada en cámaras. Esta IA interpreta la dirección y la intención del usuario en tiempo real, deduciendo sus intenciones de movimiento (sin depender de los movimientos oculares) para asistir en las tareas. El uso del aprendizaje automático es fundamental, ya que permite que el sistema mejore continuamente el control de los movimientos.

Resultados asombrosos: multiplicando la capacidad en tareas cotidianas

Los resultados de las pruebas han sido impactantes, demostrando el potencial transformador de esta tecnología:

• Para la persona con parálisis, el rendimiento en tareas como mover el cursor del ordenador mejoró 3.9 veces con la ayuda del copiloto de IA. Además, pudo controlar un brazo robótico para mover bloques de colores a objetivos específicos, una tarea que no pudo completar sin el apoyo de la inteligencia artificial.
• Los participantes sin parálisis también experimentaron una mejora significativa, con un rendimiento 2.1 veces superior tras la activación de la IA.

Este modelo de control compartido es clave, ya que está diseñado para ayudar a personas con capacidades físicas limitadas, incluyendo aquellas con parálisis o enfermedades neurológicas, a manipular y mover objetos con mayor facilidad y precisión en acciones cotidianas y orientadas a objetivos.

El camino hacia la independencia: Futuro y desafíos

Aunque los resultados son prometedores, los investigadores de la UCLA señalan la necesidad de seguir trabajando para adaptar el sistema a diferentes usuarios y entornos. El objetivo final es ambicioso.

"Los investigadores quieren desarrollar, en última instancia, sistemas de interfaz cebrero-ordenador asistidos por IA que ‘ofrezcan autonomía compartida, permitiendo a las personas con trastornos del movimiento, como parálisis o ELA, recuperar cierta independencia para las tareas cotidianas’", dijo Jonathan Kao de la UCLA y firmante del artículo.

Los próximos pasos incluyen el desarrollo de copilotos de IA más avanzados, que puedan mover brazos robóticos con mayor velocidad y precisión, e incluso ofrecer un toque hábil que se adapte al objeto que el usuario desea agarrar.

Ventaja de la no invasividad: Superando riesgos quirúrgicos

Es importante destacar que este sistema es no invasivo, una ventaja significativa sobre las interfaces cerebro-ordenador de última generación que requieren implantes quirúrgicos. Si bien las BCI implantadas pueden traducir señales cerebrales en comandos, sus beneficios actuales a menudo se ven superados por los riesgos y los costos asociados con la neurocirugía necesaria para su implantación. La solución de la UCLA ofrece un camino hacia la autonomía sin los peligros de procedimientos invasivos.
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