La IA logra que una persona con paraplejia controle un brazo robótico con sus pensamientos

El sistema desarrollado emplea un modelo de control compartido: la BCI registra la actividad cerebral y la IA interpreta la intención del usuario, guiando el movimiento de forma más fluida y precisa.

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José Manuel Nieves

Este sistema de interfaz cerebro-ordenador no invasivo que puede leer la actividad cerebral a través de electrodos y utilizar el aprendizaje automático para mejorar el control del movimiento. La interfaz contaba con dos copilotos de IA: uno que ayuda a guiar el cursor del ordenador y otro que ayuda con las tareas del brazo robótico utilizando información visual.

Al probar la interfaz con los copilotos de IA, el participante con parálisis en las piernas debido a una lesión en la médula espinal logró un rendimiento 3,9 veces superior en el control del cursor del ordenador que sin la ayuda del copiloto de IA.

Los participantes sin parálisis experimentaron un rendimiento 2,1 veces superior después de activar la IA. Del mismo modo, el participante con parálisis fue capaz de controlar un brazo robótico para mover bloques de colores a objetivos específicos, lo que antes no era posible sin el apoyo de la IA.

Según el equipo de la Universidad de California (EE. UU.) la inteligencia artificial puede actuar como «copiloto» y mejorar notablemente su rendimiento.

«Muchos pacientes con parálisis mantienen intacta su actividad cerebral. Las interfaces cerebro-ordenador transforman esa actividad en comandos para manejar brazos robóticos, cursores o sillas de ruedas. La novedad de este trabajo es que la IA ayuda a deducir el objetivo del usuario y a compensar señales incompletas o ruidosas, lo que mejora la experiencia y la eficacia», asegura a Science Media Centre Eduardo Fernández, director del Instituto de Bioingeniería de la Universidad Miguel Hernández y del grupo de Neuroingeniería Biomédica de CIBER-BBN.

El estudio es todavía preliminar: solo participaron tres voluntarios sanos y una persona con lesión medular, y las pruebas no simulan actividades cotidianas. Aun así, los resultados apuntan a un marco más intuitivo y funcional para el desarrollo de futuras BCI.

Los investigadores afirman que este modelo de control compartido podría hacer que las interfaces cerebro-ordenador fueran más prácticas y eficaces para el uso diario y, a medida que los sistemas de IA mejoren, podrían ayudar a los usuarios a realizar tareas más complejas con mayor facilidad.