Las interfaces neuronales se fortalecerán gracias al aprendizaje automático

Las interfaces neuronales interpretan las señales cerebrales para realizar las funciones que ordena. ¿Cómo evolucionará su aplicación?

Las interfaces neuronales se fortalecerán gracias al aprendizaje automático

La semana pasada saltó la noticia de Neuralink, la nueva empresa de Elon Musk, que mostró un video de un macaco jugando a Pong. ¿Qué? Gracias a un dispositivo implantado en la mente que consigue leer sus señales e interpretar sus comandos. Las tecnologías que hacen posible esta comunicación entre una computadora y el cerebro se llaman Brain-Computer Interface).

¿Qué son las interfaces neuronales?

Una interfaz neuronal es una tecnología diseñada para conectarse directamente al sistema nervioso, a saber: el cerebro, la retina del ojo (que en realidad es una parte del propio cerebro), la columna vertebral o el sistema nervioso periférico. Las tecnologías de Neuralink están diseñadas para leer y decodificar señales neuronales empezando por las neuronas individuales, en ciertas partes del cerebro, en un intento de entender los resultados de nuestra mente. Las salidas, en lugar de ir a los brazos del mono o la persona que controla la paleta con la que juega Pong, van a la computadora que juega para ellos.

¿Cómo lograron hacer eso? Los electrodos diseñados de forma especial se implantan en una región específica del cerebro donde se registran señales neuronales. Estas señales están, a su vez, decodificadas. En este punto, las respuestas del cerebro las interpretan modelos matemáticos y algoritmos informáticos que se benefician del conocimiento generalizado sobre cómo funciona el cerebro. Por último, los comandos interpretados por el ordenador se utilizan para realizar funciones deseadas, como controlar un brazo robótico, generar una voz o reproducir videojuegos.

Como la interfaz neuronal es una tecnología invasiva, su uso se utiliza principalmente con pacientes que sufren de enfermedades neurológicas debilitantes. En particular, se trata de enfermedades que previenen la conducción, como la parálisis debida a lesiones medulares o accidentes. Sin embargo, no se debe sobreestimar el impacto que estas tecnologías pueden tener en la calidad de vida de estos pacientes y en el de sus familias.

La evolución de las interfaces conectadas por cable a las interfaces inalámbricas

Hasta hace relativamente poco, las interfaces neuronales implantables quirúrgicamente requerían conexiones relacionadas entre el cerebro y la computadora a las que estaban conectados los cables. Esto implicaba varios riesgos y desventajas. Los electrodos pueden moverse en movimientos impredecibles cuando se ejercen fuerzas mecánicas en los cables. Esto puede conducir a riesgos significativos de infección y daño. Pero, más recientemente, las interfaces neuronales se han implantado de forma wireless. Todo el dispositivo es autónomo dentro del cráneo y el cerebro sin cables externos y salientes. Hasta la fecha, las interfaces se comunican con equipos externos utilizando varios protocolos y algoritmos que se transmiten «a través del área». El modo es el mismo que con el que funcionan los dispositivos conectados a través de Bluetooth y Wi-Fi.

La interfaz neuronal no-invasiva es muy diferente de la invasiva implantada quirúrgicamente. Las interfaces neuronales no invasivas, para leer e interpretar las ondas cerebrales, se basan en electroencefalografía (EEG). No requieren electrodos implantados quirúrgicamente, sino electrodos externos integrados en factores de forma que un usuario puede usar y eliminar si es necesario, como una tapa.

Los principales problemas relacionados con el uso de la interfaz neuronal

Debido a la complejidad inicial y el esfuerzo requeridos en la construcción de estos dispositivos, una vez construidos y probados, los detalles de diseño e ingeniería son prácticamente fijos. Esto significa que la funcionalidad de la tecnología, lo que puede hacer y cómo funciona, también se limita a las restricciones impuestas por las especificaciones de su proyecto. Este demuestra ser un problema. Teniendo en cuenta que los requisitos y necesidades de diferentes pacientes varían significativamente de individuo a individuo. También para pacientes que han sido diagnosticados con la misma enfermedad.

Sin embargo, con la integración del aprendizaje automático con interfaces neuronales, un día pueden ser capaces de aprender y anticipar necesidades contextuales. Tales interfaces serán capaces de ajustar sus salidas y funciones casi en tiempo real para adaptarse a los cambios cognitivos y físicos que se producen en las personas. O de nuevo, podrán aplicar lo que aprendan en un escenario y en un conjunto específico de condiciones a las necesidades del paciente en un escenario diferente. Todo ello sin necesidad de la interpretación o participación de otro ser humano.

Un día, según continúa la investigación, los futuros pacientes que necesitan el uso de interfaces neuronales mejoradas, así como sus familias, serán los beneficiarios finales de estas tecnologías y la confluencia de los esfuerzos de miles de científicos, ingenieros y médicos. Esta es una esperanza que vale la pena perseguir colectivamente.

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