Se trata de sistemas que permiten controlar aplicaciones informáticas mediante señales cerebrales.
La ingeniera en Telecomunicación e investigadora de la Universidad Pública de Navarra y de Navarrabiomed Carmen Vidaurre Arbizu, ha publicado, en colaboración con la investigadora Claudia Sannelli, un artículo sobre el funcionamiento de las interfaces cerebrales (BCI, por sus siglas en inglés), que son sistemas que permiten controlar aplicaciones informáticas mediante la información extraída de las señales cerebrales de personas.
El artículo, publicado en la revista científica “Plos One” está firmado también por los investigadores y docentes de la Universidad Técnica de Berlín Klaus-Robert Müller y Benjamin Blankertz.
Tal y como explica la investigadora, las interfaces cerebrales “leen” la actividad eléctrica que se produce en el cerebro al tener la intención de realizar un movimiento específico (como por ejemplo, mover una mano), recogiéndola a través de unos sensores colocados en el cuero cabelludo que a su vez se conectan a un ordenador.
A partir de esa información, que se plasma en un electroencefalograma, la máquina puede aprender a establecer una serie de patrones, lo que tiene muy diversas aplicaciones como, por ejemplo, ayudar a personas con problemas motores.
“Si alguien ha sufrido un accidente cerebrovascular y tiene una parte del cuerpo paralizada, su cerebro emite una señal pero la extremidad no obedece. En este caso, el ordenador podría hacer de intermediario para, a través de algún elemento mecánico, ayudar a mover esa extremidad”, ilustra la investigadora.
“No solamente existen aplicaciones de esta tecnología en el campo de la medicina, sino también en otros, como por ejemplo, los videojuegos”, explica.
PERSONAS A LAS QUE EL ORDENADOR NO SABE INTERPRETAR
El artículo publicado estudia qué ocurre con los individuos a los que el ordenador no sabe interpretar cuando están realizando una tarea (un movimiento de mano, siguiendo con el ejemplo anterior).
Según las estimaciones, se trata aproximadamente de un 25% de los usuarios y el problema se denomina “ineficiencia de las BCI”.
En concreto, el artículo lo ha estudiado mediante el análisis de las señales cerebrales de 80 personas a las que se les clasificó en tres categorías: aquellos que emitían las señales esperables y tenían buen control sobre la máquina, quienes emitían las señales esperables, pero débiles, y, por último, individuos cuyas señales antes y durante la tarea permanecían invariables.
“Esta división supone varias ventajas para los investigadores: permite, por un lado, seleccionar usuarios para profundizar en análisis y probar nuevos paradigmas y algoritmos, por otro, adoptar una estrategia de entrenamiento más personalizada y posibilita, por último, el realizar comparaciones entre diferentes estudios de manera más sencilla”, explica Carmen Vidaurre.
Las BCI son, en definitiva, una aplicación práctica del “machine learning” (aprendizaje de las máquinas) y el procesado de señal en un sistema denominado como “coadaptativo”, eso es, en el que la persona y la máquina trabajan por lograr un objetivo común.
“Es como un sistema simbiótico”, concluye la investigadora.
