Investigadores de la unidad de inteligencia artificial de Meta, la Universidad de Ciencias y Letras de París y el Hospital de la Fundación Adolphe de Rothschild han desarrollado una sistema no invasivo para la comunicación del cerebro con una computadora. Para lograr esto han combinado sensores que miden la actividad eléctrica y los campos magnéticos en el cerebro, con nuevos algoritmos de aprendizaje profundo.
El sistema es conocido como Brain2Qwerty, algo así como del cerebro al teclado. Tiene tres etapas. Una de ingreso de señales magnéticas y eléctricas, una de transformación a texto y una tercera de corrección del texto producido.
Los científicos señalan que hoy en día existen muchas prótesis que permiten que los pacientes recuperen la capacidad de hablar o moverse. Pero los dispositivos son invasivos y suponen como es lógico el riesgo que conlleva una operación en el cerebro.
Método
Para las pruebas se contó con la participación de 35 voluntarios sin trastornos físicos o psiquiátricos. Se les pidió que memorizaran oraciones y se grabó la actividad cerebral cuando ingresaban estas oraciones a través del teclado.
Para esta tarea se utilizaron equipos de electroencefalografía y de magnetoencefalografía con un casco lleno de sensores. Se desarrolló un algoritmo que fue entrenado de forma separada con las señales magnéticas y eléctricas. El algoritmo aprendió a predecir las letras que los participantes ingresaban según su actividad cerebral.
Resultados
La versión del algoritmo basada en los campos magnéticos superó a la de los impulsos eléctricos. En el primer caso se produjeron errores en un 29% de las predicciones. En el otro el error llegó al 65%. Con algunos participantes el modelo consiguió un nivel de error del 18%. Aunque todavía queda mucho por mejorar, el potencial de los sistemas no invasivos es cada vez mayor y más cercano a las interfaces que exigen una operación.
