Tendencias Científicas
Investigadores de la universidad californiana de Pasadena, en Estados Unidos, han conseguido registrar las señales que emiten las neuronas relacionadas con la planificación de los movimientos del cuerpo en monos, y decodificarlas usando un ordenador.
Tal como explican en un artículo publicado en la revista Science, la posibilidad de decodificar dichas señales ha permitido predecir los movimientos de brazos de los monos cuando ellos “pensaban” cómo alcanzar un objeto, mucho antes de llegar realmente a tomarlo.
Los resultados de las investigaciones sugieren que las señales cognitivas de las neuronas podrían también ser decodificadas por ordenador desde el cerebro de cualquier paciente.
Para realizar este estudio, los investigadores de la universidad de Pasadena, liderados por el profesor Richard Andersen, implantaron en los monos una serie de electrodos situados en áreas del cerebro relacionadas con la planificación de movimientos, más que con hacerlos directamente, tal como se había hecho en otros estudios anteriores.
Juego con la pantalla
Mientras los monos esperaban la señal que les indicaba que debían tocar el icono luminoso que de repente aparecía en una pantalla, un programa de ordenador registraba las señales de sus cerebros a través de dichos electrodos.
Una vez que los códigos neuronales habían sido registrados, los investigadores usaban un programa informático para descifrar la dirección hacia la que los monos iban a lanzar sus movimientos durante la prueba.
Los monos recibían una recompensa cuando sus pensamientos se mantenían centrados en lo que iban a hacer en cuanto viesen en la pantalla el icono luminoso que debían tocar.
Al principio, el programa tuvo bastantes problemas para acertar con la intención de los monos, pero a medida que éstos iban practicando en su ejercicio, sus señales neuronales se iban haciendo más intensas, lo que permitió al programa “adivinar” los pensamientos de los animales en un 67% de las ocasiones.
Asimismo, el hecho de que los monos fueran conscientes de que podían recibir una recompensa por su atención, aumentaba en otro 21% más las posibilidades de acierto del ordenador.
Aplicación en personas
Tal como explica Richard Andersen en un comunicado de la Universidad de Pasadena, la importancia de esta investigación radica en que se podría aplicar un sistema similar en personas con parálisis, con la finalidad de que pudieran mover sólo con la intención máquinas inteligentes.
Andersen ha sugerido también que se podrían decodificar otro tipo de señales cognitivas, como por ejemplo las situadas en los centros emocionales, y que podrían dar información a los especialistas sobre el estado de determinados pacientes.
Esta investigación abre el camino para fabricar dispositivos capaces de anticipar las preferencias y motivaciones de una persona paralizada y de conseguir el control de máquinas utilizando únicamente la intención subjetiva de alcanzar algo.
Hasta ahora, las investigaciones se han centrado en identificar las señales cerebrales implicadas en el movimiento de las manos, para reproducir estas señales artificialmente y conseguir de esta forma que una máquina obedezca a un pensamiento sin que medie presión física o muscular alguna.
Rizar el rizo
La novedad que aportan los investigadores de Pasadena riza el rizo de estas investigaciones, ya que han descubierto cómo conseguir que una máquina reaccione a un estímulo anterior al impulso cerebral que desencadena la acción muscular, que es un estímulo meramente intencional.
Es decir, la máquina que puede crearse con la investigación de la Universidad de Pasadena descubre, por ejemplo, si una persona prefiere naranjas o manzanas antes de que el cerebro emita señal alguna para tomarlas con las manos, lo que simplifica el procedimiento para que la máquina preste un servicio a esta persona.
Esta máquina es por ello potencialmente capaz de monitorizar a un paciente paralizado y de descubrir sus preferencias y motivaciones, un estado psicológico que antecede a la decisión, y de actuar en consecuencia si dispone de las prótesis adecuadas.
En consecuencia, la intercepción e interpretación de las señales cerebrales procedentes de monos especialmente entrenados para estudiar posibles movimientos sin llegar a realizarlos, debe conducir a mejores comunicaciones y dispositivos de control para las personas paralíticas.
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Para realizar este estudio, los investigadores de la universidad de Pasadena, liderados por el profesor Richard Andersen, implantaron en los monos una serie de electrodos situados en áreas del cerebro relacionadas con la planificación de movimientos, más que con hacerlos directamente, tal como se había hecho en otros estudios anteriores.
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Una vez que los códigos neuronales habían sido registrados, los investigadores usaban un programa informático para descifrar la dirección hacia la que los monos iban a lanzar sus movimientos durante la prueba.
Los monos recibían una recompensa cuando sus pensamientos se mantenían centrados en lo que iban a hacer en cuanto viesen en la pantalla el icono luminoso que debían tocar.
Al principio, el programa tuvo bastantes problemas para acertar con la intención de los monos, pero a medida que éstos iban practicando en su ejercicio, sus señales neuronales se iban haciendo más intensas, lo que permitió al programa “adivinar” los pensamientos de los animales en un 67% de las ocasiones.
Asimismo, el hecho de que los monos fueran conscientes de que podían recibir una recompensa por su atención, aumentaba en otro 21% más las posibilidades de acierto del ordenador.
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Hasta ahora, las investigaciones se han centrado en identificar las señales cerebrales implicadas en el movimiento de las manos, para reproducir estas señales artificialmente y conseguir de esta forma que una máquina obedezca a un pensamiento sin que medie presión física o muscular alguna.
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Es decir, la máquina que puede crearse con la investigación de la Universidad de Pasadena descubre, por ejemplo, si una persona prefiere naranjas o manzanas antes de que el cerebro emita señal alguna para tomarlas con las manos, lo que simplifica el procedimiento para que la máquina preste un servicio a esta persona.
Esta máquina es por ello potencialmente capaz de monitorizar a un paciente paralizado y de descubrir sus preferencias y motivaciones, un estado psicológico que antecede a la decisión, y de actuar en consecuencia si dispone de las prótesis adecuadas.
En consecuencia, la intercepción e interpretación de las señales cerebrales procedentes de monos especialmente entrenados para estudiar posibles movimientos sin llegar a realizarlos, debe conducir a mejores comunicaciones y dispositivos de control para las personas paralíticas.
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