Foto: Carnegie Mellon University.
Un equipo de investigadores de la Universidad Carnegie Mellon, en colaboración con la Universidad de Minnesota, ha desarrollado el primer brazo robótico controlado por la mente que muestra la capacidad de rastrear y seguir continuamente el cursor de un ordenador, sin necesidad de implante cerebral alguno.
El control de los robots con el pensamiento no es novedad. Desde hace años, es posible controlar aplicaciones robóticas directamente con el cerebro, para lo cual ha sido necesario siempre valerse de una interfaz cerebro-ordenador.
Brain Computer Interfaces (BCI) es la tecnología que permite conectar al cerebro con una máquina a través de la captación de las ondas cerebrales que luego son interpretadas por un ordenador.
Estos BCI funcionan de dos formas posibles: la primera es invasiva y requiere una intervención quirúrgica. En unos casos, el sensor de ondas cerebrales penetra la corteza cerebral y mide la actividad eléctrica de las neuronas individuales. En otros casos, se coloca en la superficie del córtex para medir la actividad de grupos de neuronas.
Los dispositivos más utilizados en BCI, sin embargo, son los no invasivos: no requieren intervención quirúrgica porque el sensor se sitúa en la superficie del cuero cabelludo y registran la actividad de todas las neuronas. La resolución de la señal es más modesta y sus aplicaciones más limitadas.
Los mejores resultados se obtienen con los BCI invasivos. Su capacidad es necesaria para conseguir resultados interesantes para que personas con dificultades motoras puedan controlar su entorno o extremidades robóticas solo con el pensamiento.
La nueva investigación ha conseguido resultados BCI equivalentes a los invasivos, sin necesidad de implantes en el interior del cerebro.
Aprendizaje automático
Los investigadores usaron nuevas técnicas de detección y de aprendizaje automático para acceder a las señales neuronales que se encuentran en lo más profundo del cerebro y consiguieron a través del BCI el control mental de un brazo robótico.
El nuevo dispositivo fue capaz de superar las señales ruidosas que acompañan a los BCI no invasivos y de mejorar significativamente la codificación neuronal necesaria para el control de un dispositivo robótico de forma continua en tiempo real.
Para probar el sistema, los investigadores pidieron a los participantes que lo usaran para dirigir solo con el cerebro un brazo robótico.
Esta prótesis tenía que seguir el movimiento del cursor a través de una pantalla de ordenador, al mismo tiempo que la dinámica del cursor era observada visualmente por el participante.
Gracias a las ondas cerebrales recibidas del participante, el brazo robótico fue capaz de seguir continuamente el cursor en tiempo real, sin movimientos bruscos. Es la primera vez que se consigue este resultado con un BCI invasivo.
Los investigadores destacan: mientras que los brazos robóticos controlados por BIC no invasivos habían seguido previamente un cursor con movimientos bruscos y discretos, como si el brazo robótico intentara "alcanzar" las órdenes del cerebro, con el nuevo sistema el brazo robótico ha seguido el cursor en una trayectoria suave y continua.
El control de los robots con el pensamiento no es novedad. Desde hace años, es posible controlar aplicaciones robóticas directamente con el cerebro, para lo cual ha sido necesario siempre valerse de una interfaz cerebro-ordenador.
Brain Computer Interfaces (BCI) es la tecnología que permite conectar al cerebro con una máquina a través de la captación de las ondas cerebrales que luego son interpretadas por un ordenador.
Estos BCI funcionan de dos formas posibles: la primera es invasiva y requiere una intervención quirúrgica. En unos casos, el sensor de ondas cerebrales penetra la corteza cerebral y mide la actividad eléctrica de las neuronas individuales. En otros casos, se coloca en la superficie del córtex para medir la actividad de grupos de neuronas.
Los dispositivos más utilizados en BCI, sin embargo, son los no invasivos: no requieren intervención quirúrgica porque el sensor se sitúa en la superficie del cuero cabelludo y registran la actividad de todas las neuronas. La resolución de la señal es más modesta y sus aplicaciones más limitadas.
Los mejores resultados se obtienen con los BCI invasivos. Su capacidad es necesaria para conseguir resultados interesantes para que personas con dificultades motoras puedan controlar su entorno o extremidades robóticas solo con el pensamiento.
La nueva investigación ha conseguido resultados BCI equivalentes a los invasivos, sin necesidad de implantes en el interior del cerebro.
Aprendizaje automático
Los investigadores usaron nuevas técnicas de detección y de aprendizaje automático para acceder a las señales neuronales que se encuentran en lo más profundo del cerebro y consiguieron a través del BCI el control mental de un brazo robótico.
El nuevo dispositivo fue capaz de superar las señales ruidosas que acompañan a los BCI no invasivos y de mejorar significativamente la codificación neuronal necesaria para el control de un dispositivo robótico de forma continua en tiempo real.
Para probar el sistema, los investigadores pidieron a los participantes que lo usaran para dirigir solo con el cerebro un brazo robótico.
Esta prótesis tenía que seguir el movimiento del cursor a través de una pantalla de ordenador, al mismo tiempo que la dinámica del cursor era observada visualmente por el participante.
Gracias a las ondas cerebrales recibidas del participante, el brazo robótico fue capaz de seguir continuamente el cursor en tiempo real, sin movimientos bruscos. Es la primera vez que se consigue este resultado con un BCI invasivo.
Los investigadores destacan: mientras que los brazos robóticos controlados por BIC no invasivos habían seguido previamente un cursor con movimientos bruscos y discretos, como si el brazo robótico intentara "alcanzar" las órdenes del cerebro, con el nuevo sistema el brazo robótico ha seguido el cursor en una trayectoria suave y continua.
Aplicación para todos
Aunque la investigación se ha centrado en el uso de robots mediante el pensamiento por parte de personas con trastornos del movimiento, parálisis o miembros amputados, el investigador Bin He prevé un futuro en el que esta tecnología beneficie a la población en su conjunto.
"Este trabajo representa un avance que algún día puede convertirse en una tecnología de asistencia generalizada que ayude a todos, como los teléfonos inteligentes", explica en un comunicado. Y añade: “la haremos segura y económica para todos los que puedan beneficiarse de ella".
La tecnología tiene aplicaciones que podrían ayudar a una variedad de personas, al ofrecer un "control mental" no invasivo y seguro de dispositivos que pueden permitirles interactuar y controlar sus entornos.
La tecnología, hasta la fecha, ha sido probada en 68 sujetos humanos capaces (hasta 10 sesiones para cada sujeto), incluido el control de dispositivos virtuales y el control de un brazo robótico para la búsqueda continua. La tecnología ya es directamente aplicable a pacientes, y el equipo planea realizar ensayos clínicos en un futuro próximo.
Aunque la investigación se ha centrado en el uso de robots mediante el pensamiento por parte de personas con trastornos del movimiento, parálisis o miembros amputados, el investigador Bin He prevé un futuro en el que esta tecnología beneficie a la población en su conjunto.
"Este trabajo representa un avance que algún día puede convertirse en una tecnología de asistencia generalizada que ayude a todos, como los teléfonos inteligentes", explica en un comunicado. Y añade: “la haremos segura y económica para todos los que puedan beneficiarse de ella".
La tecnología tiene aplicaciones que podrían ayudar a una variedad de personas, al ofrecer un "control mental" no invasivo y seguro de dispositivos que pueden permitirles interactuar y controlar sus entornos.
La tecnología, hasta la fecha, ha sido probada en 68 sujetos humanos capaces (hasta 10 sesiones para cada sujeto), incluido el control de dispositivos virtuales y el control de un brazo robótico para la búsqueda continua. La tecnología ya es directamente aplicable a pacientes, y el equipo planea realizar ensayos clínicos en un futuro próximo.
Referencia
Noninvasive neuroimaging enhances continuous neural tracking for robotic device control. B. J. Edelman et al. Science Robotics, 19 Jun 2019: Vol. 4, Issue 31, eaaw6844. DOI:10.1126/scirobotics.aaw6844
Noninvasive neuroimaging enhances continuous neural tracking for robotic device control. B. J. Edelman et al. Science Robotics, 19 Jun 2019: Vol. 4, Issue 31, eaaw6844. DOI:10.1126/scirobotics.aaw6844