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Implante neuronal que
aprende del cerebro 
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.
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