Interfaces cerebro-computadora

expo tecno cf

interfaces cerebro-computadora

Origen (A)

¿Qué es la interfaz Cerebro-computadora o BCI/BMI?

Funcionamiento y Características (A)

Objetivo (M)

El objetivo principal es el poder transcribir a la pantalla nuestros pensamientos. Una de las principales metas de esta tecnología es conseguir diseñar una herramienta que nos permita disfrutar de la escritura sin tener que utilizar nuestras propias manos para ello. Bastaría con ponerse un atuendo del método No invasivo parecido al de la imagen a continuación para ver en la pantalla cómo nuestros pensamientos adquieren realidad a través de las palabras.

[pic 1]

Tipos (M)

• Invasiva:

Los microelectrodos (MEA) se colocan directamente en la corteza, midiendo la actividad de una sola neurona
[pic 2]

• Semi invasiva o invasivo parcial:

Los electrodos se colocan en la superficie expuesta del cerebro (ECoG)
[pic 3][pic 4]

• No invasiva:

Los sensores se colocan en el cuero cabelludo para medir los potenciales eléctricos producidos por el cerebro (EEG) o el campo magnético (MEG).

¿Para qué esta tecnología? Aplicaciones de la BCI (M)

En el campo médico

Terapia de biofeedback

Puede ser un método efectivo para el manejo de la ansiedad, TDAH, control de la atención y la meditación, Mediante el entrenamiento de diferentes ondas como la theta y la alpha se puede evaluar el progreso del paciente y poner a las personas en un estado mental de mayor relajación

BCI’s - Bidireccionales

La musculatura paralizada puede ser reanimada después de SCI para mejorar la función motora. Utilizando un BCI se puede, simultáneamente, reanimar la función motora y sensorial mediante el envío de señales residuales al MI.

Bypass cerebral

A través de la estimulación eléctrica funcional (FES) se elaboró un sistema de bypass de la actividad motora para el control del movimiento del brazo. De esta forma, se compensó la falta de control de movimiento voluntario, se restauró parte de la movilidad perdida por un SCI.

Reconstrucción visual

Midiendo la actividad visual a nivel cortical con el uso del fMRI (Imagen por resonancia magnética funcional), se codificó la información en características jerárquicas de una DNN (Deep Neural Network) pre entrenada con las imágenes de entrada. Se usó la DNN para reconstruir los valores de píxeles de una imagen mediante la actividad cerebral humana.

Interfaces silenciosas

Estas interfaces permiten la comunicación mediante el modelamiento de las señales neuromusculares de la zona bucal para su posterior reconstrucción. Se entrenó una CNN (convolutional neural networks) para clasificar palabras articuladas con un 92% de precisión.

Detección de la esquizofrenia 

Utilizando la combinación de Machine Learning y análisis espectral de grabaciones de EEG de un minuto se alcanzó una precisión de 96.77% en la detección de esquizofrenia paranoide y sujetos saludables. No se tiene disponibles biomarcadores para diagnosticar este tipo de esquizofrenia, por lo que estas alternativas rápidas con alto nivel de precisión son esperanzadoras.

Comunicación Brain2Brain

La actividad eléctrica de un par de sujetos humanos fue transmitida al cerebro de un tercero en forma de señales magnéticas que daban paso a la instrucción de realizar una tarea de forma particular. Este estudio abre la puerta a nuevas formas de comunicación colaborativa sin necesidad de verbalizar la comunicación.

Restauración de memoria

NeuroEM recibió en 2020 una designación especial (Breakthrouhg status) de la FDA para acelerar las pruebas clínicas de la tecnología de Tratamiento Electromagnético Transcraneal (TEMT). Este dispositivo puede usarse desde casa, dos horas al día. En solo dos meses de uso diario, restauró el equivalente a 12 m. de memoria, para 7 de 8 participantes en su estudio piloto en el cual ninguno de los participantes experimentó efectos secundarios adversos.

Campo del entrenamiento

En los últimos años el interés de aplicar la neurotecnología de las interfaces cerebro-máquina al entretenimiento (videojuegos) ha recibido un gran interés por la industria. De manera activa o pasiva la actividad del cerebro. Se pretende utilizar para propósitos de control de avatares en juegos. El estado actual de la tecnología todavía es poco fiable, el hardware es limitado y la recepción de la señal es pobre. Pero a medida que se encuentren soluciones a estos obstáculos se podrá jugar con cascos de EEG controlando un avatar o personaje de videojuego con el pensamiento. La aplicación de las interfaces cerebro-máquina pueden revolucionar la forma en la que interactuamos con el entorno, y en concreto en su aplicación al entretenimiento las posibilidades están muy abiertas. Es posible controlar de manera directa un avatar inmerso en RV (realidad virtual), hacer de otro tipo de artes como el cine extremadamente interactivo o poder llegar algún día a jugarse deportes convencionales con sistemas neuro-robóticos subrogados controlados por la mente. Los potenciales riesgos son serios y graves. Podemos llegar a "gamificar" la vida a tal extremo que nuestra actividad diaria sea un macro-espacio lúdico donde diferenciar la realidad online de la realidad offline sea cada vez más difícil.

...