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Neurología
Implante Neuronal Que Aprende del Cerebro
15 de
Agosto de 2008.
 Algún
día podrán emplearse rutinariamente interfaces cerebro-máquina para
ayudar a personas paralíticas o con amputaciones a controlar los
miembros protésicos sólo con sus pensamientos. Ahora, unos
investigadores de la Universidad de Florida han llevado el concepto un
paso más allá de los prototipos existentes, inventando una forma en que
los dispositivos computerizados no sólo traduzcan en movimientos las
señales del cerebro sino que también evolucionen adaptándose al cerebro
a medida que se acumulan la experiencia y el tiempo de interacción
cerebro-máquina.
 Menéame
En lugar de interpretar simplemente las señales del cerebro y
encaminarlas a una mano o pierna robóticas, este tipo de interfaz
cerebro-máquina se adaptaría con el tiempo a la conducta de una persona,
y utilizaría este conocimiento para ayudarla a completar más eficazmente
una tarea, como una especie de ayudante.
Los investigadores han desarrollado un sistema modelo y lo han probado
en ratas.
Hasta ahora, las interfaces cerebro-máquina se han diseñado para
"conversaciones" en una dirección única entre el cerebro y una
computadora, donde aquel es quien habla todo el rato, en tanto el
sistema computerizado calla y ejecuta las órdenes. El sistema que los
ingenieros de la Universidad de Florida han creado permite que también
la máquina tome parte en esa conversación.
"Esta idea abre todo tipo de posibilidades sobre cómo interactuaremos
con los dispositivos de esa clase. No se trata sólo de dar las
instrucciones sino de cómo esos dispositivos nos ayudan a lograr que
alcancemos una meta común. Usted conoce la meta, el computador la
conoce, y ambos trabajan juntos para realizar con éxito la tarea",
explica Justin C. Sánchez, uno de los autores del estudio.
Durante años, los científicos de la Universidad de Florida y otras
instituciones han estado estudiando y refinando las interfaces
cerebro-máquina, desarrollando y comprobando numerosas variantes de la
tecnología con la meta de crear dispositivos implantables, del tamaño de
un chip, capaces de controlar las extremidades o de ayudar al
tratamiento de ciertas enfermedades.
Los dispositivos se programan con algoritmos complejos que interpretan
los pensamientos. Pero los algoritmos, o códigos, utilizados actualmente
en las interfaces cerebro-máquina no son capaces de cambiar para
adaptarse mejor al cerebro del usuario.
Las interfaces cerebro-máquina existentes se caracterizan por tener
algoritmos estáticos y de descodificación fija, los cuales asumen que
una persona piensa del mismo modo durante todo el tiempo. Sin embargo,
los humanos aprendemos a lo largo de nuestras vidas y nos desenvolvemos
en escenarios diferentes, por lo que se necesita desarrollar un
paradigma que permita la interacción y el desarrollo.
Para crear este tipo de interfaz cerebro-máquina, Sánchez y sus colegas
desarrollaron un sistema basado en establecer metas y otorgar
recompensas.
Equipando a los cerebros de tres ratas con pequeños electrodos para
capturar las señales cerebrales que el ordenador descifraría, se las
enseñó a mover un brazo robótico hacia un objetivo, usando sólo sus
pensamientos. Cada vez que tuvieron éxito, las ratas fueron premiadas
con una gota de agua.
La meta del ordenador, por su parte, era ganar tantos puntos como fuera
posible. Cuanto más cerca del objetivo lograba una rata mover el brazo,
más puntos recibía la máquina, dándole por tanto también incentivos a
ésta para determinar qué señales del cerebro llevaban a los mayores
premios, y haciendo así el proceso más eficiente y fácil para el animal.
Información adicional en:
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