En el futuro, algunos investigadores esperan que las personas que pierdan extremidades puedan controlar prótesis robóticas utilizando interfaces especiales de alta velocidad de la computadora cerebral, como hizo Luke Skywalker sin esfuerzo en la serie Star Wars.
Debido al hecho de que las señales cerebrales son ambiguas y difíciles de decodificar directamente, las interfaces existentes de las computadoras cerebrales que controlan las extremidades robóticas no hacen frente a las tareas asignadas y a menudo son demasiado lentas, y los movimientos realizados bajo su control parecen simplemente incómodos.
Pero todo esto puede cambiar pronto. La semana pasada, un equipo de médicos y neurocientíficos publicó un artículo en la revista Nature Medicine sobre la interfaz de la computadora del cerebro, que utiliza una red neuronal para decodificar las señales cerebrales y controlar con precisión los movimientos de un brazo robótico.
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Decodificador para el cerebro
Para el experimento, los investigadores obtuvieron el consentimiento de un paciente de 27 años que padecía cuadriplejía (parálisis de ambos brazos y piernas, generalmente causada por una lesión de la médula espinal en la región de las vértebras cervicales). Se implantó un conjunto de microelectrodos en su cerebro y los datos tomados de los electrodos se introdujeron en varias redes neuronales, que son sistemas de inteligencia artificial. La IA generalmente está mal diseñada para procesar señales cerebrales, pero logra encontrar patrones en grandes conjuntos de información.
Después de un entrenamiento extenso durante casi dos años y medio, las redes neuronales han tenido una idea bastante clara de exactamente qué señales cerebrales están asociadas con comandos musculares específicos y cómo transmitir señales mentales a una extremidad robótica.
La red neuronal no solo le permitió al paciente mover el brazo robótico con mayor precisión y menos latencia que los sistemas existentes, sino que también funcionó aún mejor cuando los investigadores le permitieron entrenar. Es decir, la red neuronal pudo aprender qué señales cerebrales correspondían a un movimiento en particular y qué movimientos de la mano son más efectivos para realizar una tarea específica sin recibir indicaciones de los investigadores.
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Con una red neuronal, un voluntario del experimento pudo recoger y manipular tres objetos pequeños con un brazo robótico, una habilidad que se da por sentada en una persona sana, pero a menudo inaccesible para quienes dependen de las prótesis para adaptarse a la vida cotidiana.
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