La IA mejora la interfaz cerebro-computador al interpretar la intención del usuario

Ingenieros de la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA) han desarrollado una interfaz cerebro-computador no invasiva, potenciada por la inteligencia artificial (IA). Esta tecnología, descrita en un estudio publicado en Nature Machine Intelligence, funciona como un «copiloto» inteligente, capaz de inferir la intención del usuario a partir de sus señales cerebrales, mejorando drásticamente la capacidad de controlar brazos robóticos o cursores de computador.

Aunque las pruebas iniciales han sido limitadas, los resultados con un paciente con parálisis en las piernas son notablemente esperanzadores, demostrando un rendimiento casi cuatro veces superior con la asistencia de la IA.

El corazón de este avance reside en la capacidad del sistema para leer la actividad cerebral a través de electrodos de electroencefalografía (EEG), un método no invasivo que registra la actividad eléctrica del cerebro. A través de algoritmos personalizados de aprendizaje automático, el sistema es capaz de decodificar estas señales, extrayendo patrones que reflejan las intenciones de movimiento del usuario. Es decir, la IA aprende a «entender» lo que la persona quiere hacer.

El siguiente paso es emparejar estas señales decodificadas con una plataforma de IA basada en cámaras, la cual interpreta en tiempo real la dirección y la intención del usuario. Los participantes en el estudio utilizaron un casco de EEG, mientras que un sistema de visión artificial, apoyado en la IA personalizada, dedujo sus intenciones.

Esto permitió a la IA anticipar y asistir en la realización de tareas, como mover el cursor de un computador o manipular un brazo robótico. El paciente con parálisis, por ejemplo, logró un rendimiento 3,9 veces superior en el control del cursor con la ayuda del copiloto de IA, e incluso pudo controlar un brazo robótico para mover bloques de colores a objetivos específicos, una tarea que le resultaba imposible sin la asistencia de esta tecnología. Los participantes sin parálisis también experimentaron una mejora significativa, con un rendimiento 2,1 veces superior.

El futuro de las interfaces cerebro-ordenador

Este modelo de control compartido abre un abanico de posibilidades para personas con capacidades físicas limitadas, incluyendo quienes sufren de parálisis o enfermedades neurológicas como la ELA. La visión a largo plazo, según Jonathan Kao de la UCLA y uno de los autores del estudio, es desarrollar sistemas BCI asistidos por IA que «ofrezcan autonomía compartida, permitiendo a las personas con trastornos del movimiento recuperar cierta independencia para las tareas cotidianas».

A diferencia de las interfaces cerebro-computador de última generación que requieren implantes quirúrgicos, con sus asociados riesgos y costos, este enfoque no invasivo presenta una alternativa mucho más accesible y segura.

Los próximos pasos para estos sistemas con IA incluyen el desarrollo de copilotos aún más avanzados, capaces de mover brazos robóticos con mayor velocidad y precisión, e incluso ofrecer un toque hábil que se adapte al objeto que el usuario desea agarrar.