Dos chips en el cerebro permiten escribir con la mente | Ciencia

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Los sensores en el cerebro de un tetrapléjico capturaron la actividad neuronal mientras imaginaba que estaba escribiendo y la convirtieron, letra por letra, en texto. Esta interfaz cerebro-máquina (ICB) ha logrado velocidades de escritura similares a las de cualquiera que escriba en un teléfono móvil. Además, con la ayuda de un simple predictor de texto, transcribe todos los signos de palabras y oraciones completas casi sin errores.

Escribir o hablar con solo pensarlo puede ser un sueño, pero es una necesidad para quienes, por enfermedad o lesión, no pueden comunicarse. Depende de la patología, pero se han ideado sistemas que rastrean los movimientos de los ojos que activan un teclado virtual. Otros son mecánicos, como la sofisticada interfaz utilizada por Stephen Hawking para transformar los movimientos de la mejilla derecha en una voz robótica. También hay quienes intentan convertir la actividad cerebral en palabras habladas o escritas. Esto es lo que un grupo multidisciplinar de neurocientíficos, bioingenieros y expertos en inteligencia artificial con T5 (como lo llaman los investigadores para respetar su privacidad), una persona de 65 años que perdió la movilidad del cuello para abajo tras una lesión medular en 2007. .

Diez años después de perder completamente la movilidad de la mano, T5 pudo usar un teclado virtual simplemente pensando en mover la mano, como si estuviera operando un cursor en la pantalla. Ahora, los 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 almacena cuándo y cómo aprendimos a escribir. Después de abrir el cráneo, colocaron dos chips con 100 electrodos cada uno en la llamada circunvolución precentral. Y le dijeron a T8, literalmente, «vamos, piensa en escribir». Este ICB observó que había una actividad eléctrica siguiendo el mismo patrón cuando imaginaba que estaba escribiendo la misma letra. Después de entrenar el algoritmo durante varios días, el sistema pudo escribir los trazos de cada signo, incluso comas, acentos o signos de interrogación con una tasa de error muy baja.

«Puede escribir a mano una forma compleja como una letra y esto proporciona un sello distintivo de actividad neuronal única»

Krishna Shenoy, neurocientífica 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 electrónico por qué es más fácil para esta inteligencia artificial anticipar las curvas de la letra. por onda r de una línea recta: «La razón es que en un corto período de tiempo, digamos medio segundo, una forma compleja como una letra se puede escribir a mano y eso proporciona un sello distintivo de actividad neuronal única que nos permite decodificar fácilmente esta la firma predice la letra deseada «. Por el contrario, dice,» en medio segundo puedes moverte en línea recta en diferentes direcciones, pero esa firma no se distingue tan fácilmente de las otras direcciones «. la escritura a mano permite una decodificación más fácil y, por lo tanto, una velocidad de escritura relativamente más rápida en una pantalla «.

De hecho, como recuerdan los autores del estudio, publicado en la revista científica Naturaleza, T8 alcanzó una velocidad de escritura de 40 caracteres por minuto en 2017 con el ICB anterior. Fue un buen resultado, especialmente en comparación con otras interfaces que también intentan convertir la actividad cerebral en movimiento real. Por ejemplo, un estudio de 2016 realizó a un paciente con esclerosis lateral amiotrófica, la devastadora ELA, escribir a una velocidad de dos letras por minuto. Ahora, T8, imaginando escribir, ha alcanzado los 90 caracteres por minuto. La cifra duplica su resultado anterior y no está lejos de los 115 que teclea una persona de su edad sin discapacidad en un teléfono celular.

Frank Willett es el autor principal de esta investigación y es miembro del Neural Prosthetics Translational Lab que dirige Shenoy junto con la neurocirujana Jaimie Henderson, quien se encarga de colocar chips conectados al mismo cerebro. «Hemos visto que el cerebro conserva su capacidad para prescribir movimientos finos una década después de que el cuerpo perdió su capacidad para realizar tales movimientos», dice Willett en un comunicado. «Y hemos aprendido que los movimientos intencionales complicados con diferentes velocidades y trayectorias curvas, como la escritura a mano, se pueden interpretar más fácil y rápidamente con los algoritmos de IA que estamos usando que los movimientos más simples, como mover un cursor en una línea. A. velocidad constante ”, añade.

Sus creadores pusieron a prueba su BCI. T5 comenzó pensando que estaba escribiendo una serie de palabras que aparecían en la pantalla. Pero después de 28 días de entrenamiento, el cerebro de este hombre ya estaba escribiendo sus propias oraciones para preguntas abiertas. Incluso entonces, con un algoritmo que no había visto tales combinaciones de letras antes, la velocidad alcanzó los 73,8 caracteres, unas 18 palabras, por minuto. Y estaba un poco equivocado. En promedio, este sistema de inteligencia artificial convirtió con éxito los pensamientos de T5 en texto el 94% del tiempo. Y con la ayuda de un predictor de texto, el porcentaje saltó a 99,1.

El cerebro de T5 (el voluntario) logró escribir a una velocidad de 90 caracteres por minuto con un 99,1% de respuestas correctas

Shenoy dice que cuando le preguntaron a T5 cómo se sentía después de la experiencia, les dijo que estaba contento con lo fácil que era usar su BCI y se sorprendió «cómo podía distinguir y predecir letras escritas a mano tan bien que [él] considerado poco claro «.

El diseño patentado todavía necesita muchos avances antes de salir del laboratorio. Hacer frente a su estilo de escritura particular no debería ser difícil para un algoritmo diseñado para aprender. Otra cosa será ver cómo funciona con otros alfabetos que no son ni el inglés ni los otros basados ​​en el latín. Más complicada es la parte mecánica del sistema. Colocar los electrodos en el propio cerebro no es una tarea fácil, aunque ya se hace de forma rutinaria con técnicas como la estimulación cerebral profunda en los casos de Parkinson, que pasan años con chips debajo del cráneo. Pero estos electrodos solo emiten impulsos eléctricos, y los de una interfaz cerebro-máquina como la que se muestra ahora tienen que leer la actividad cerebral y enviar datos de forma inalámbrica (el T8 tenía un par de cables saliendo de su cabeza). Así que todavía queda mucho por hacer.

El neurocientífico español José Carmena, de la Universidad de California en Berkeley, lleva años investigando este campo. Con respecto a esta investigación, afirma que, no importa cuán preliminares sean sus hallazgos, «es un gran avance en este campo», refiriéndose a las tecnologías de interfaz cerebro-máquina que buscan ayudar con diversas discapacidades. «Esta investigación es el ejemplo perfecto: la interfaz decodifica el pensamiento de la escritura y produce la acción».

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