Es evidente, China está innovando en tecnología y dejando atrás a sus rivales, por mucha ventaja. China presentó al mundo la primera interfaz cerebro-ordenador bidireccional con una eficiencia 100 veces mayor que otras versiones existentes. Es decir, se trata de un chip implantado en el cerebro que muestra un rendimiento mucho más óptimo que sus antecesores.

Científicos chinos han desarrollado la primera interfaz cerebro-ordenador (BCI) adaptativa bidireccional del mundo, que mejora significativamente la eficiencia y allana el camino para aplicaciones prácticas. Según el nuevo estudio, el sistema aumenta la eficiencia 100 veces en comparación con las BCI tradicionales.

Investigadores de la Tianjin University y Tsinghua University afirman que su innovación podría integrarse pronto en dispositivos portátiles y ponibles para uso médico y de consumo.

Este sistema permite que tanto el cerebro como la máquina aprendan el uno del otro, a diferencia de las BCI convencionales que solo decodifican las señales cerebrales. Esta interacción garantiza un rendimiento estable a lo largo del tiempo, un paso clave para hacer que las BCI sean más fiables en las aplicaciones diarias.

Xu Minpeng, coautor del estudio de la Tianjin University, dijo en un comunicado:

“Nuestro trabajo es el primero en introducir el concepto de coevolución cerebro-ordenador y demostrar con éxito su viabilidad, lo que supone un paso inicial hacia la adaptación mutua entre la inteligencia biológica y la artificial”.

Un esquema de la interfaz cerebro-ordenador con la coevolución del decodificador cerebro-memristor. Crédito de imagen: Nature

Primera interfaz cerebro-ordenador que supera las limitaciones unidireccionales

Desde la década de 1970, las BCI han permitido a los usuarios controlar máquinas con sus pensamientos traduciendo las señales cerebrales en comandos. Las investigaciones iniciales se centraron en ayudar a las personas con discapacidad, pero las aplicaciones actuales incluyen juegos, control de drones con manos libres y otras tecnologías interactivas.

A pesar de estos avances, las BCI tradicionales tienen una limitación crítica: funcionan en una sola dirección. Esto significa que el cerebro no recibe información que podría ayudarlo a ajustar y perfeccionar el control. Con el tiempo, esta falta de adaptación conduce a una disminución del rendimiento.

Xu dijo:

“Un gran desafío en el avance de la tecnología BCI es lograr el aprendizaje mutuo entre el cerebro y la máquina”.

Los investigadores descubrieron que los cambios en las señales cerebrales no eran solo fluctuaciones aleatorias causadas por las emociones o la fatiga. En cambio, estas variaciones estaban influenciadas por la forma en que el cerebro interactúa con una BCI.

A partir de esta información, desarrollaron un marco de doble bucle utilizando un chip memristor, un componente de hardware energéticamente eficiente que imita las redes neuronales, para crear una interacción más natural entre el cerebro y la máquina.

El sistema consta de dos bucles clave: un bucle de aprendizaje automático que actualiza continuamente el decodificador para adaptarse a las variaciones de la señal del cerebro y un bucle de aprendizaje cerebral que ayuda al usuario a perfeccionar el control a través de la retroalimentación en tiempo real.

Interfaz cerebro-ordenador con mayor eficiencia y capacidades ampliadas

El estudio demostró que el sistema de doble bucle aumentó la eficiencia más de 100 veces y redujo el consumo de energía 1000 veces en comparación con los BCI convencionales.

Xu dijo:

“En comparación con los BCI digitales tradicionales, nuestro sistema de doble bucle aumentó la eficiencia más de 100 veces y redujo el consumo de energía 1000 veces”.

Este salto tecnológico también permite a los usuarios realizar tareas más complejas. Los BCI tradicionales suelen ofrecer dos grados de libertad, como mover un dron hacia arriba y hacia abajo o hacia la izquierda y hacia la derecha. Sin embargo, el nuevo sistema permite cuatro grados de libertad, añadiendo movimiento hacia delante y hacia atrás y rotación, todo ello controlado únicamente por señales cerebrales.

Los investigadores realizaron pruebas de seis horas con 10 participantes y descubrieron que el sistema adaptativo mejoraba la precisión en aproximadamente un 20 % en comparación con las BCI no adaptativas. El estudio demostró la estabilidad a largo plazo y una curva de aprendizaje para los usuarios, lo que refuerza el potencial práctico del sistema.

Xu agregó:

“Nuestra investigación proporcionó una sólida base teórica y apoyo técnico para el desarrollo de sistemas BCI prácticos y abrió nuevas direcciones para el avance de la inteligencia integrada cerebro-máquina”.

Un esquema que muestra (a) el marco de actualización interactiva cerebro-memristor y (b) un vuelo de dron controlado por el cerebro en tiempo real basado en la decodificación EEG del memristor. Crédito de imagen: Nature

Avances de China en tecnología BCI

Estados Unidos, Europa y China han contribuido significativamente a los avances de la BCI. Empresas como Neuralink, de Elon Musk, se centran en implantes cerebrales invasivos, mientras que los investigadores chinos han hecho grandes avances en el desarrollo de BCI no invasivas y adaptativas.

Este último avance pone de relieve el compromiso de China de hacer que las BCI sean más eficientes y fáciles de usar. Al permitir una interacción bidireccional entre el cerebro y la máquina, el nuevo sistema da un paso significativo hacia la integración de las BCI en la vida cotidiana, desde la rehabilitación médica hasta la electrónica de consumo.

Los hallazgos de la investigación titulada “A memristor-based adaptive neuromorphic decoder for brain–computer interfaces” han sido publicados en la revista Nature Electronics.

[FT: scmp]

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Crédito imagen de portada: depositphotos.com