Implante neuronal que aprende del cerebro
(NC&T) En lugar de interpretar simplemente las señales del cerebro y encaminarlas a una mano o pierna robóticas, este tipo de interfaz cerebro-máquina se adaptaría con el tiempo a la conducta de una persona, y utilizaría este conocimiento para ayudarla a completar más eficazmente una tarea, como una especie de ayudante.
Los investigadores han desarrollado un sistema modelo y lo han probado en ratas.
Hasta ahora, las interfaces cerebro-máquina se han diseñado para "conversaciones" en una dirección única entre el cerebro y una computadora, donde aquel es quien habla todo el rato, en tanto el sistema computerizado calla y ejecuta las órdenes. El sistema que los ingenieros de la Universidad de Florida han creado permite que también la máquina tome parte en esa conversación.
"Esta idea abre todo tipo de posibilidades sobre cómo interactuaremos con los dispositivos de esa clase. No se trata sólo de dar las instrucciones sino de cómo esos dispositivos nos ayudan a lograr que alcancemos una meta común. Usted conoce la meta, el computador la conoce, y ambos trabajan juntos para realizar con éxito la tarea", explica Justin C. Sánchez, uno de los autores del estudio.
 | | Jack DiGiovanna, izquierda, y Justin Sánchez. (Foto: Sarah Kiewel/UF Health Science Center News and Communications) |
Durante años, los científicos de la Universidad de Florida y otras instituciones han estado estudiando y refinando las interfaces cerebro-máquina, desarrollando y comprobando numerosas variantes de la tecnología con la meta de crear dispositivos implantables, del tamaño de un chip, capaces de controlar las extremidades o de ayudar al tratamiento de ciertas enfermedades.
Los dispositivos se programan con algoritmos complejos que interpretan los pensamientos. Pero los algoritmos, o códigos, utilizados actualmente en las interfaces cerebro-máquina no son capaces de cambiar para adaptarse mejor al cerebro del usuario.
Las interfaces cerebro-máquina existentes se caracterizan por tener algoritmos estáticos y de descodificación fija, los cuales asumen que una persona piensa del mismo modo durante todo el tiempo. Sin embargo, los humanos aprendemos a lo largo de nuestras vidas y nos desenvolvemos en escenarios diferentes, por lo que se necesita desarrollar un paradigma que permita la interacción y el desarrollo.
Para crear este tipo de interfaz cerebro-máquina, Sánchez y sus colegas desarrollaron un sistema basado en establecer metas y otorgar recompensas.
Equipando a los cerebros de tres ratas con pequeños electrodos para capturar las señales cerebrales que el ordenador descifraría, se las enseñó a mover un brazo robótico hacia un objetivo, usando sólo sus pensamientos. Cada vez que tuvieron éxito, las ratas fueron premiadas con una gota de agua.
La meta del ordenador, por su parte, era ganar tantos puntos como fuera posible. Cuanto más cerca del objetivo lograba una rata mover el brazo, más puntos recibía la máquina, dándole por tanto también incentivos a ésta para determinar qué señales del cerebro llevaban a los mayores premios, y haciendo así el proceso más eficiente y fácil para el animal.
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