Un equipo de investigadores ha logrado un avance significativo en neurotecnología al desarrollar una interfaz cerebro-computadora (BCI, por sus siglas en inglés) 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 con el habla. Posteriormente, un sofisticado modelo de lenguaje reconstruye estas señales decodificadas en oraciones coherentes con más del 70% de precisión.
"Básicamente estamos interceptando señales donde el pensamiento se traduce en articulación", explicó uno de los investigadores. "Lo que estamos decodificando es después de que ocurre el pensamiento, después de que decidimos qué decir, después de que elegimos 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 colocan electrodos directamente sobre la superficie cerebral.
El sistema emplea una interfaz cerebro-computadora híbrida basada en una red neuronal convolucional de dos flujos, combinando múltiples paradigmas para mejorar la precisión de la decodificación. Este enfoque ha demostrado un rendimiento comparable en diferentes escenarios, verificando su versatilidad y confiabilidad.
Un gran desafío en las BCI ha sido que muchos usuarios tienen dificultades para lograr niveles de precisión confiables. Los modelos estándar a menudo no logran captar la complejidad de la actividad cerebral, lo que impide que alrededor del 40% de los usuarios alcancen el 70% de precisión, considerado un umbral clave para el uso efectivo de BCI. El nuevo sistema aborda este problema adaptándose a los patrones cerebrales únicos de cada usuario.
Las implicaciones para personas con condiciones neurológicas severas 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 de entrada como teclados virtuales y sintetizadores de voz usando solo sus pensamientos.
A medida que la investigación avanza, los científicos buscan mejorar la precisión del sistema y ampliar su vocabulario. Esta tecnología representa un paso significativo hacia la restauración de las capacidades de comunicación para quienes las han perdido debido a parálisis, accidentes cerebrovasculares o enfermedades neurodegenerativas.