Neurocientíficos han traducido las señales cognitivas asociadas con la escritura a mano en texto y en tiempo real

La nueva técnica es más del doble de rápida que el método anterior, lo que permite que un hombre paralítico envíe mensajes de texto a una velocidad de 90 caracteres por minuto.

Los investigadores, con la colaboración del consorcio BrainGate, han desarrollado un sistema que eventualmente podría “permitir que las personas con discapacidades motoras y del habla severas se comuniquen por texto, correo electrónico u otras formas de escritura”, según Jaimie Henderson, codirector del Laboratorio Traslacional de Prótesis Neural en Universidad de Stanford y coautor del nuevo estudio de Nature.

Las señales cerebrales inducidas por pensamientos asociados con la escritura a mano se tradujeron a texto en tiempo real, lo que permitió que un hombre paralítico enviara mensajes de texto a una velocidad de 16 palabras por minuto. El sistema utiliza implantes cerebrales y un algoritmo de aprendizaje automático para decodificar las señales cerebrales asociadas con la escritura a mano.

El proyecto para desarrollar la nueva interfaz de escritura a mano cerebro-computadora fue dirigido por Frank Willett, un científico investigador de la Universidad de Stanford, y supervisado por el neurocientífico Krishna Shenoy del Instituto Médico Howard Hughes y Henderson, un neurocirujano de Stanford.

En 2017, Shenoy y sus colegas desarrollaron un sistema de pensamiento a texto que mejoró significativamente las técnicas anteriores, permitiendo a los monos enviar mensajes de texto a una velocidad de 12 palabras por minuto. Esta investigación formó la base de un trabajo posterior que apareció más tarde ese año, a saber, una interfaz cerebro-computadora que permitía a las personas con parálisis escribir a una velocidad de 40 caracteres, o aproximadamente ocho palabras, por minuto.

Los neurocientíficos nunca antes habían intentado capturar el acto mental de la escritura a mano, y el nuevo experimento se hizo explícitamente para ver si daría como resultado un sistema de pensamiento a texto más eficiente.

En el momento del experimento, el único participante, un hombre de 65 años, estaba retirado durante 10 años de una lesión en la médula espinal que lo dejó paralizado debajo de los hombros.

Se colocaron dos sensores, cada uno de 4×4 mm, aproximadamente del tamaño de una aspirina para bebés, con 100 electrodos finos como un cabello, en las capas externas de la corteza motora del cerebro, el área que controla el movimiento en el lado opuesto del cuerpo”, explicó Henderson. “Estos electrodos pueden registrar señales de unas 100 neuronas” y las señales resultantes son “procesadas por una computadora para decodificar la actividad cerebral asociada con la escritura de letras individuales”.

Durante el experimento, el hombre intentó mover su mano paralizada para escribir palabras. Visualizó “escribir las letras una encima de otra con un bolígrafo en un bloc de notas amarillo”, mientras un decodificador escribía cada letra como estaba “identificada por la red neuronal”, dijo Henderson. El equipo usó el símbolo “mayor que” para denotar espacios entre palabras, “ya que de lo contrario no habría forma de detectar la intención de escribir un espacio”, agregó.

El sistema pudo distinguir letras individuales con una precisión aproximada del 95%. Henderson dijo que la velocidad de 16 palabras por minuto es alrededor de las tres cuartas partes de la velocidad de lo que normalmente se ve entre las personas mayores de 65 años cuando escriben en sus teléfonos.

Los resultados son prometedores, pero el sistema no está exento de limitaciones. En primer lugar, es muy invasivo, ya que requiere cirugía cerebral e implantes. Tampoco es generalizable entre individuos, lo que requiere que el sistema aprenda los matices cognitivos de todos y cada uno de los usuarios. El nuevo enfoque también es “muy intensivo en computación”, según Henderson, y requiere una “computadora especializada de alto rendimiento o un clúster de cómputo”. Finalmente, el sistema requiere que un técnico configure la interfaz cerebro-computadora y ejecute el software.

A pesar de estas limitaciones, Henderson prevé una versión completamente madura que sea “inalámbrica, siempre disponible y autocalibrable”. Todos estos objetivos son alcanzables, dijo, pero eso “requeriría la inversión de recursos que idealmente serían proporcionados por una empresa en lugar de un laboratorio académico”.

https://www.nature.com/articles/s41586-021-03506-2

Acerca de Félix Ruiz

Trabajador Social de formación y apasionado de las temáticas relacionadas con el misterio desde siempre. Redactor de noticias, escritor novel, lector compulsivo y buscador incansable de preguntas que compartir con todo aquel que sea curioso y quiera saber más.

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