Dos experimentos consiguen el control remoto de dispositivos con la mente y sin implantes
Encender o apagar un dispositivo, mover un robot o escribir con la mente ya es posible. El cerebro emite ondas singulares desde regiones específicas para cada orden. Esta actividad eléctrica se puede convertir en información representada por un código binario (el que procesan los ordenadores comunes) y ser transmitida a un dispositivo. Sin embargo, los sistemas con los que ahora se investiga presentan dos problemas. El más popular, por ser desarrollado por Neuralink (la empresa de Elon Musk), incorpora implantes cerebrales que pueden generar el rechazo del cuerpo. Los que utilizan cascos externos (empresas como Emotiv ya comercializan varios modelos) se enfrentan al inconveniente de las interferencias. Dos experimentos, uno desarrollado por el programa espacial chino y otro por investigadores de universidades de España, Reino Unido, China y Perú, han conseguido salvar estos dos escollos evitando los implantes y aplicando inteligencia artificial que corrige los errores para alcanzar una precisión de hasta el 99%.
La base de ambos experimentos es la electroencefalografía (EEG) no invasiva (sin implantes). Consiste en la medición de la actividad eléctrica generada por las células cerebrales a partir de electrodos colocados sobre el cuero cabelludo. El principal escollo es que cualquier interferencia externa, cualquier ruido o la presencia de un móvil, genera errores de lectura de la información cerebral e impide la interpretación correcta de la orden.
Un equipo de investigadores dirigido por Wang Congqing ha desarrollado un experimento en el Centro de Investigación y Entrenamiento de Astronautas de China, con sede en Pekín, para el control de equipos utilizando sus ondas cerebrales. El trabajo, revisado y publicado en la revista científica Computer Measurement and Controly difundido porSouth China Morning Post, ha arrojado resultados del 99% de eficacia en la manipulación de un brazo robótico y se prevé su aplicación en la estación espacial china Tiangong (Palacio en el cielo). Según afirma el investigador en la publicación científica,“una persona sin entrenamiento puede usarlo para emitir comandos con una precisión y velocidad bastante altas”. Para mejorar el rendimiento del dispositivo, el equipo utilizó inteligencia artificial para discriminar los patrones de ondas cerebrales.
Un planteamiento parecido ha sido desarrollado en una investigación publicada en Applied Soft Computingporel grupo Sistemas Inteligentes Basados en Análisis de Decisión Difuso (SINBAD), de la Universidad de Jaén, y las facultades de Ingeniería y Tecnología de Essex (Reino Unido), Nantong (China) y Lima (Perú), según difundió la fundación Descubre.
El modelo, basado en la aplicación de inteligencia artificial y lógica difusa (representar el conocimiento en leguaje matemático para decisiones complejas en problemas que presentan incertidumbre, imprecisión o vaguedad), se ha experimentado con voluntarios sanos y pacientes de accidentes cerebrovasculares en un entorno cotidiano, donde cualquier ruido o interferencia puede alterar la lectura de la actividad cerebral. La efectividad registrada ha sido de entre el 74,3% y el 98,6%. Los participantes en el estudio han sido capaces de seleccionar un carácter en un teclado virtual y activar interruptores de dispositivos con la mente.
Javier Andreu-Pérez, autor principal del estudio, malagueño, investigador de SINBAD y presidente de un grupo del Centro de Inteligencia Computacional de la Universidad de Essex, resume que su investigación demuestra una “decodificación del pensamiento bastante buena para el control de dispositivos de una casa domótica”. Y precisa: “No corregimos la mente. La persona piensa lo que tiene que pensar si tiene que centrarse en encender un determinado electrodoméstico. Lo que nosotros hemos mejorado es la descodificación utilizando el aprendizaje profundo en combinación con técnicas de procesado difuso para eliminar todo ese ruido que hay alrededor de la señal y centrarnos en la actividad neuronal que se puede captar por la electroencefalografía”.
