Source: The Conversation – (in Spanish) – By Lucas Sebastián Peris, Investigador en Neurotecnologías, Universidad Miguel Hernández
Cuatro brazos mecánicos salen de la espalda de un científico mientras manipula material radioactivo con una precisión imposible. No utiliza mandos, joysticks ni botones. Controla su tecnología con la mente.
Cuando apareció por primera vez el Doctor Octopus en los cómics de Spider-Man y, más tarde, en el cine, aquello parecía pura fantasía tecnológica. La idea de fusionar mente y máquina se convirtió en un personaje de Marvel, capaz de transformar pensamientos en movimiento.
Lo más sorprendente es que esta tecnología existe hoy en día, pero tiene un uso muy diferente. En la actualidad, se desarrollan exoesqueletos que, como los brazos del doctor Otto Octavius, usan señales neurales para transformar la intención de movimiento del usuario en instrucciones para la máquina. Gracias a los interfaces mente-máquina (o BMI, siglas de Brain-Machine Interfaces).
Interfaces cerebro-máquina: invasivos o no invasivos
Las BMI utilizadas en muchos laboratorios son completamente no invasivas. La actividad cerebral se registra colocando electrodos sobre el cuero cabelludo mediante una gorra de electroencefalograma (EEG), sin necesidad de cirugía. Otro caso muy distinto son los interfaces invasivos, como el neurochip NEO recientemente aprobado en China o el implante Neuralink en cuyo desarrollo lleva décadas invirtiendo Elon Musk.
Los sistemas invasivos permiten registrar señales mucho más precisas directamente desde el cerebro. Gracias a ello, algunos pacientes con parálisis ya han logrado controlar cursores, escribir texto o manejar dispositivos digitales únicamente mediante la actividad neuronal. Sin embargo, requieren intervención quirúrgica y presentan retos clínicos y éticos adicionales.
Pero no son solo los productos que quedan implantados bajo la piel los que están ampliando los horizontes de la neurotecnología: muchos investigadores siguen apostando por métodos no invasivos.
Objetivo: devolver funciones perdidas
Aunque la idea de controlar máquinas con el pensamiento suene futurista, estas tecnologías no buscan crear superhumanos ni fusionarnos con la máquina al estilo Marvel. El objetivo es mucho más humano: devolver funciones perdidas.
Primero, el EEG mide la actividad eléctrica del cerebro. Luego, esta información se procesa mediante algoritmos de inteligencia artificial. Finalmente, la robótica transforma la señal en acciones mecánicas para interactuar con el entorno.
Entre sus usuarios, están pacientes con lesiones medulares, enfermedades neurodegenerativas o amputaciones que conservan la capacidad de generar intención de movimiento, pero la señal no llega a los músculos.
Y no solo sirven para sustituir funciones, sino también para ayudar a reparar funciones dañadas.
Cuando pensar vuelve a ser actuar
En los últimos años, distintos grupos de investigación han desarrollado BMI basadas en la “imaginación motora”. Este paradigma consiste en imaginar movimientos musculares de forma visual y kinestésica. La neurociencia ha demostrado que imaginar un movimiento activa parte de los mismos circuitos cerebrales implicados en ejecutarlo. El cerebro ensaya la acción incluso sin movimiento real.
Durante ese proceso, regiones cerebrales implicadas en la planificación y control del movimiento, como la corteza premotora, el área motora suplementaria y parte de la corteza motora primaria, muestran patrones de actividad similares a los que aparecen durante la ejecución real del movimiento. En concreto, aparecen modulaciones en determinados ritmos cerebrales, especialmente en las bandas de frecuencias alpha y beta, que también se observan durante la preparación y ejecución del movimiento.
En el deporte, es habitual. Algunos jugadores de baloncesto practican mentalmente tiros libres antes de dormir. Imaginan la posición de las manos, la trayectoria del balón o el sonido de la red.
Y, si funciona para mejorar el rendimiento en personas sanas, ¿por qué no en pacientes? Esta intención de movimiento activa mecanismos de neuroplasticidad que pueden ralentizar la degeneración neuromuscular y favorecer la rehabilitación. Pensar en moverse también deja huella en nuestras neuronas.
Del laboratorio a la rehabilitación
En el Brain-Machine Interface Lab de la Universidad Miguel Hernández, una de las líneas de investigación más activas se centra en la conexión entre imaginación motora y movimiento asistido. Algunos sistemas combinan señales EEG con exoesqueletos robóticos de miembro inferior capaces de asistir la marcha.
Los investigadores entrenan modelos de inteligencia artificial capaces de identificar patrones cerebrales asociados a la intención de movimiento, lo que permite a la máquina anticiparse al movimiento.
Así, nuestros trabajos demuestran que es posible detectar la imaginación motora durante el uso de estos dispositivos. Estos sistemas no buscan únicamente mover un robot: también pretenden reforzar la conexión entre intención cerebral y movimiento real, algo fundamental en rehabilitación.
Mucho menos Marvel de lo que parece
A pesar de cómo se representan en películas y cómics, las interfaces cerebro-máquina actuales todavía están lejos de permitir un control perfecto e instantáneo. Analizar señales cerebrales mientras una persona camina dentro de un exoesqueleto supone un gran desafío técnico.
Las señales EEG son débiles y ruidosas. Parpadear, mover la mandíbula o caminar pueden dificultar el análisis cerebral. Además, no existen dos cerebros iguales: incluso una misma persona puede mostrar grandes diferencias a lo largo del tiempo.
Por ejemplo, un mismo usuario puede producir patrones claramente distinguibles cuando está descansado, pero generar señales mucho más inestables si está fatigado, distraído o, incluso, ¡si ha tomado café!
Debido a estas diferencias, nace la principal dificultad de las BMI: la capacidad de generalizar. El cerebro es un órgano variable y cambiante, aunque muchos estudios centran sus esfuerzos en encontrar patrones comunes y adaptables que puedan hacer funcionar a las BMI independientemente de quién las opere.
En este sentido, no hay duda de que las tecnologías basadas en inteligencia artificial y deep learning son y serán de gran ayuda para desarrollar estos sistemas.
Durante décadas, las interfaces neuronales fueron territorio exclusivo de la ciencia ficción, como los tentáculos controlados con la mente del Doctor Octopus. Su futuro quizá no tenga tanto que ver con dejar de ser humanos, sino precisamente con poder seguir siéndolo.
Lucas Sebastián Peris ha participado / participa en proyectos de investigación competitivos de I+D financiados por el Ministerio de ciencia, Innovación y Universidades y la Unión Europea
Mario Ortiz García ha participado/participa en proyectos de investigación competitivos de I+D financiados por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, Generalitat Valenciana y la Unión Europea.
– ref. Del Doctor Octopus a la rehabilitación: cómo funcionan las interfaces cerebro-máquina – https://theconversation.com/del-doctor-octopus-a-la-rehabilitacion-como-funcionan-las-interfaces-cerebro-maquina-284107