La próxima frontera de Facebook: interfaces cerebro-computadora

El equipo de desarrollo tecnológico de Facebook está trabajando en una forma para que los usuarios escriban con sus mentes, sin la necesidad de un implante invasivo. Actualizar su estado solo con pensamientos puede convertirse algún día en una realidad.
Las interfaces cerebro-computadora están entrando en una nueva era valiente.

El equipo de 60 compañías de las redes sociales espera lograr esta hazaña milagrosa utilizando imágenes ópticas que escanean el cerebro cientos de veces por segundo, detectando nuestros diálogos internos silenciosos y traduciéndolos en texto en una pantalla.

Esperan que, con el tiempo, la tecnología les permita a los usuarios escribir a 100 palabras por minuto, cinco veces más rápido que escribir en un teléfono.

Si esta innovación llega a pasar, será fascinante para los seguidores de Facebook. Sin embargo, habrá ramificaciones más profundas y más profundas para las personas que no tienen pleno uso de sus extremidades.

Las interfaces cerebro-computadora (BCI) que les permiten a los usuarios escribir con sus mentes ya están disponibles, pero son lentas o requieren un sensor para ser implantado en el cerebro. Este procedimiento es costoso, arriesgado y no es probable que sea adoptado por la población en general.

Si se pudiera perfeccionar la llamada tipificación cerebral sin la necesidad de implantes intrusivos, sería un verdadero cambio de juego con una gran cantidad de aplicaciones.

BCIs, entonces y ahora

Los primeros pasos para desarrollar un BCI se produjeron con el descubrimiento de Hans Berger de que el cerebro era eléctricamente activo. Cada vez que una célula nerviosa individual envía un mensaje, va acompañada de una pequeña señal eléctrica que pasa de una neurona a otra.

Esta señal eléctrica se puede recoger fuera del cráneo con un electroencefalograma (EEG). Berger fue la primera persona en registrar la actividad del cerebro humano usando un EEG, habiendo logrado esta hazaña hace casi un siglo, en 1924.

El término "interfaz cerebro-computadora" fue acuñado en la década de 1970, en documentos escritos por científicos de la Universidad de California-Los Ángeles. La investigación fue dirigida por Jacques Vidal, quien ahora es considerado el abuelo de BCI.

"¿Pueden estas señales cerebrales eléctricas observables ponerse a trabajar como portadores de información en la comunicación hombre-computadora o con el propósito de controlar tales aparatos externos como dispositivos protésicos o naves espaciales?"

Jacques Vidal, "Hacia la comunicación directa cerebro-computadora", 1973

Por supuesto, los estudios en animales fueron el primer puerto de escala cuando se investigaban BCI. La investigación realizada a fines de la década de 1960 y principios de la década de 1970 demostró que los monos podían aprender a controlar las tasas de activación de neuronas individuales o grupos de neuronas en la corteza motora primaria si recibían una recompensa. Del mismo modo, mediante el condicionamiento operante, los perros pueden ser entrenados para controlar los ritmos en su hipocampo.

Estos primeros estudios mostraron que la producción eléctrica del cerebro podía medirse y manipularse. En las últimas dos décadas, ha habido un gran interés en BCI. Todavía hay un largo camino por recorrer, pero ha habido éxitos notables.

En los BCI modernos, la crema del cultivo experimental es un sistema recientemente diseñado de la Universidad de Stanford. Dos implantes del tamaño de una aspirina, insertados en el cerebro de un individuo, trazan la actividad de la corteza motora, una región que controla los músculos. Los algoritmos interpretan esta actividad y la convierten en movimientos de cursor en una pantalla.

En un estudio reciente, un participante pudo escribir 39 caracteres (alrededor de ocho palabras) por minuto. "Este estudio informa la mayor velocidad y precisión, por un factor de tres, sobre lo que se ha demostrado antes", dice Krishna Shenoy, uno de los autores principales.

Invasivo, semiinvasivo y no invasivo

En términos generales, los BCI modernos se dividen en tres grupos. Estos son:

• BCI invasivas: Los implantes se colocan directamente en el cerebro. El software está entrenado para interpretar la actividad cerebral de un sujeto. Por ejemplo, un cursor de computadora puede ser controlado por los pensamientos de un participante de "izquierda", "derecha", "arriba" y "abajo". Con suficiente práctica, un usuario puede dibujar formas en una pantalla, controlar un televisor y abrir programas de computadora.

• BCI semiminvasivos: Este tipo de dispositivo se implanta dentro del cráneo pero no se asienta dentro de la materia gris. Aunque son menos invasivos que un BCI invasivo, los implantes que permanecen debajo del cráneo durante largos períodos de tiempo tienden a formar tejido cicatrizal en la materia gris, lo que, finalmente, bloquea las señales y las vuelve inutilizables.

• ICC no invasivas: Estos funcionan según el mismo principio, pero no implican la implantación quirúrgica y, por lo tanto, han recibido la mayor cantidad de investigación.

De los BCI no invasivos, el tipo más común son los BCI basados ??en EEG. Estos leen la actividad eléctrica del cerebro desde fuera del cuerpo. Sin embargo, debido a que el cráneo dispersa las señales eléctricas sustancialmente, hacerlas precisas es un verdadero desafío. Agregado a este problema, a menudo toman una buena cantidad de calibración antes de cada uso. Dicho esto, ha habido algunos avances significativos en los últimos años.

Por ejemplo, algunos investigadores han investigado recientemente los BCI no invasivos como una forma de ayudar a las personas con esclerosis lateral amiotrófica y apoplejía cerebral. Estos pacientes pueden quedar "encerrados", lo que significa que pierden el uso de todos los músculos voluntarios y, como tales, no tienen forma de comunicarse, a pesar de ser cognitivamente "normales".

Sus estudios los llevaron a concluir que "el uso de BCI puede ser beneficioso para aquellos con síndrome de enclaustramiento".

¿Cómo funcionan los BCI no invasivos?

La tecnología BCI se basa en detectar la actividad eléctrica que emana del cerebro y luego convertirla en una acción externa. Sin embargo, a través de la cacofonía del ruido neuronal, ¿a qué señales se debe prestar atención?

Hay una serie de tipos de señal que utilizan los BCI no invasivos, el más popular de los cuales es el potencial relacionado con el evento P300.

Un potencial relacionado con el evento es una respuesta cerebral medible a un estímulo particular: específicamente, el P300 se produce durante la toma de decisiones y generalmente se obtiene de forma experimental utilizando el llamado paradigma de oddball.

En el paradigma de los extraños, a los participantes se les presenta una gama de símbolos que se muestran uno a uno frente a sus ojos.

Se les pide que busquen un símbolo específico que ocurre solo en raras ocasiones dentro de la selección. Cuando el participante detecta el símbolo objetivo, desencadena una onda P300.

En muchos ensayos, es posible distinguir el P300 de otras señales eléctricas; es más fácil observar que emana del lóbulo parietal, una parte del cerebro responsable, en parte, de integrar la información sensorial.

Una vez que un algoritmo está capacitado para reconocer el P300 de un individuo, puede, a partir de ese momento, comprender lo que está buscando. Por ejemplo, si el usuario está escribiendo una palabra y desea comenzar con la letra "a", cuando esa letra aparece en la pantalla, el cerebro generará un P300, el software lo reconocerá y la letra "a" "está escrito en la pantalla.

En comparación con otros métodos similares, los P300 son relativamente rápidos, requieren poca capacitación (horas en lugar de días) y son efectivos para la mayoría de los usuarios.

Sin embargo, aún hay deficiencias. Debido a que el sistema necesita recoger la respuesta de un usuario a caracteres individuales, tiene que pasar por una lista antes de que pueda encontrar la correcta. Esto significa que hay un límite de qué tan rápido uno puede escribir.

Hay formas de minimizar esta espera, pero el tiempo empleado es aún mayor de lo que desearían los investigadores (y los usuarios).

¿Cómo logrará Facebook 100 palabras por minuto?

Para hacer un sistema que pueda escribir decenas de palabras por minuto, se necesitará un nuevo paso en el proceso; de hecho, será necesario un enfoque completamente nuevo, y en eso está trabajando Facebook.

Noticias médicas hoy habló con el Dr. Michael M. Merzenich, director científico de Posit Science y coinventor del implante coclear. Preguntamos cómo los investigadores de Facebook evitarán este problema de velocidad, a lo que él respondió: "Facebook ha discutido el uso de la tecnología de imagen infrarroja cercana (NIR)". Con esta tecnología, cada palabra se seleccionará de una sola vez, en lugar de escribirse letra por letra.

Por supuesto, esto viene con sus propias dificultades. El Dr. Merzenich agregó:

"Si bien es muy fácil escribir 'león' versus 'tigre' y ser claro, va a ser bastante difícil tener una tecnología de imágenes cerebrales no invasiva detectar diferencias diminutas en la actividad cerebral que pueden corresponder a pequeñas diferencias en una categoría como esa "

"Pensar en la palabra 'león' y en la palabra 'tigre' activa redes de actividad cerebral extremadamente similares y superpuestas para la mayoría de la gente".

Claramente hay mucho trabajo por hacer, pero el Dr. Merzenich confía en que se logre con el tiempo. Él agregó:

"La mejor esperanza es usar técnicas modernas de IA [inteligencia artificial] - técnicas de aprendizaje profundo - que gradualmente aprenderán a identificar los patrones de actividad cerebral para una persona individual en el sentido de cosas específicas".

"De esta manera, creo que es probable que las personas entrenarán individualmente sus sistemas de lectura del cerebro, y esos sistemas estarán en sintonía individual con ellos y no inmediatamente transferibles a otra persona. De hecho, las personas que usan estos sistemas probablemente entrenarán sus propios cerebros. para producir de manera óptima señales legibles a estos sistemas. De esta forma, estos sistemas representan otra aplicación de la plasticidad cerebral: la capacidad del cerebro para cambiar a sí mismo a través del entrenamiento ".

Puede que todo esto esté muy lejos, pero Facebook está comprometido; están combinando su poder de investigación con varias universidades en los Estados Unidos. El futuro se ve brillante para BCI y, si logran 100 palabras por minuto, será un gran salto para millones de personas que no pueden comunicarse con facilidad.

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