Un equipo de investigadores ha logrado un avance significativo en neurotecnología al desarrollar una interfaz cerebro-ordenador (BCI) capaz de convertir directamente los pensamientos de una persona en texto.
El sistema funciona utilizando un gorro de electroencefalografía (EEG) para captar las señales cerebrales cuando una persona imagina que está hablando. Estos patrones neuronales son procesados por un modelo de inteligencia artificial entrenado para reconocer patrones específicos de pensamiento asociados al habla. Un sofisticado modelo de lenguaje reconstruye después estas señales descodificadas en frases coherentes, alcanzando una precisión superior al 70%.
"Básicamente estamos interceptando señales en el momento en que el pensamiento se traduce en articulación", explicó uno de los investigadores. "Lo que estamos descodificando es después de que el pensamiento ha ocurrido, después de decidir qué decir, después de elegir las palabras y cómo mover los músculos del tracto vocal."
A diferencia de sistemas BCI anteriores que requerían cirugía cerebral invasiva, esta tecnología utiliza EEG no invasivo, lo que la hace más accesible y práctica para el uso diario. Los enfoques no invasivos como el EEG emplean electrodos colocados en el cuero cabelludo, ofreciendo seguridad y comodidad, aunque con señales algo atenuadas en comparación con los métodos invasivos que sitúan los electrodos directamente sobre la superficie cerebral.
El sistema emplea una interfaz cerebro-ordenador híbrida basada en una red neuronal convolucional de doble flujo, combinando múltiples paradigmas para mejorar la precisión de la descodificación. Este enfoque ha demostrado un rendimiento comparable en distintos escenarios, verificando su versatilidad y fiabilidad.
Uno de los grandes retos de las BCI ha sido que muchos usuarios tienen dificultades para alcanzar niveles de precisión fiables. Los modelos estándar suelen no captar la complejidad de la actividad cerebral, lo que impide que alrededor del 40% de los usuarios alcancen el 70% de precisión, considerado el umbral clave para un uso efectivo de la BCI. El nuevo sistema aborda este problema adaptándose a los patrones cerebrales únicos de cada usuario.
Las implicaciones para personas con afecciones neurológicas graves son profundas. Para pacientes con afasia o dificultades del habla debido a lesiones cerebrales, esta BCI puede clasificar y reconocer señales cerebrales identificando patrones específicos de actividad EEG, permitiéndoles controlar dispositivos informáticos como generadores de texto o sintetizadores de voz usando únicamente sus pensamientos.
A medida que avanza la investigación, los científicos aspiran a mejorar la precisión del sistema y ampliar su vocabulario. La tecnología representa un paso importante hacia la recuperación de la capacidad de comunicación para quienes la han perdido debido a parálisis, ictus o enfermedades neurodegenerativas.