Ciencia, Neurociencia

Dos chips en el cerebro permiten escribir con la mente

La velocidad de escritura de un lesionado medular se acercó a la de otras personas tecleando en el móvil

13/05/2021 3:51:00
Ciencia, Neurociencia, Inteligencia Artificial, Cerebro, Neurología, Discapacidad, Nature, Investigación Científica, Escritura

Unos sensores en el cerebro de un tetrapléjico han capturado la actividad neural mientras imaginaba que escribía y la han convertido, letra a letra, en texto

La velocidad de escritura de un lesionado medular se acercó a la de otras personas tecleando en el móvil

Unos sensores en el cerebro de un tetrapléjico han capturado la actividad neural mientras imaginaba que escribía y la han convertido, letra a letra, en texto. Esta interfaz cerebro máquina (ICB) ha logrado una velocidad de escritura cercana a la que tiene una persona cualquiera mientras teclea en un móvil. Además, con la ayuda de un simple predictor de textos, transcribe casi sin errores todos los signos de palabras y frases completas.

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Escribir o hablar solo con pensarlo puede ser un sueño, pero es una necesidad para los que por enfermedad o lesión no pueden comunicarse. Depende de la patología, pero se han ideado sistemas que rastrean los movimientos del ojo que activan un teclado virtual. Otros son mecánicos, como la sofisticada interfaz que usaba

Stephen Hawkingpara convertir los movimientos de su mejilla derecha en una voz robótica. También los hay que buscan convertir la actividad cerebral en palabras habladas o escritas. Es lo que lleva investigando un grupo multidisciplinar de neurocientíficos, bioingenieros y expertos en inteligencia artificial con T5 (así lo han llamado los investigadores para respetar su intimidad), una persona de 65 años que perdió la movilidad de cuello para abajo tras una lesión medular en 2007. headtopics.com

Diez años después de que perdiera por completo la movilidad de sus manos, T5 pudo usar un teclado virtual con solo pensar que movía la mano, como si estuviera operando un cursor sobre la pantalla. Ahora, científicos de las universidades estadounidenses de Stanford, Brown y Harvard han ido más allá, yendo a la parte de la corteza motora donde el cerebro guarda cuándo y cómo aprendimos a escribir. Tras abrirle el cráneo, colocaron dos chips con 100 electrodos cada uno en el llamado giro precentral. Y le dijeron a T5, literalmente, “venga, piensa que estás escribiendo”. Este ICB observó que se producía una actividad eléctrica que seguía el mismo patrón cuando imaginaba que escribía la misma letra. Tras entrenar al algoritmo durante varios días, el sistema era capaz de escribir los trazos de cada signo, incluso comas, acentos o signos de interrogación con una proporción de errores muy baja.

“Se puede escribir a mano una forma compleja como la de una letra y eso proporciona una marca distintiva de actividad neuronal única”Krishna Shenoy, neurocientífico de la Universidad de Stanford, Estados Unidos.El neurocientífico Krishna Shenoy, investigador del Instituto Médico Howard Hughes de Stanford y uno de los creadores del algoritmo cuenta en un correo por qué para esta inteligencia artificial es más fácil anticipar las curvas de la letra

ao larque una línea recta: “La razón es que en un breve período de tiempo, digamos medio segundo, se puede escribir a mano una forma compleja como la de una letra y eso proporciona una marca distintiva de actividad neuronal única que nos permite decodificar fácilmente esta señal para predecir la letra deseada”. Por el contrario, dice, “en medio segundo uno puede moverse en línea recta en diferentes direcciones, pero esa señal no se distingue tan fácilmente de las otras direcciones”. Así que, concluye, “la escritura a mano permite una decodificación más fácil y, por tanto, un ritmo de tecleo en una pantalla relativamente más rápido”.

En efecto, como recuerdan los autores del estudio, publicado enNature, T5 logró en 2017 una velocidad de escritura de 40 caracteres por minuto con el anterior ICB. Era todo un logro, en particular si se compara con otras interfaces que también intentan convertir la actividad cerebral en movimientos reales. Por ejemplo, un trabajo de 2016 logró que una enferma con esclerosis lateral amiotrófica, la devastadora ELA, headtopics.com

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