El uso diario de neuroprótesis y robots controlados por el cerebro es la principal promesa de la interfaz cerebro-máquina (IMC) para las personas que padecen discapacidades motoras graves. Un nuevo estudio realizado por el Universidad de Texas en Austin da un paso adelante para las interfaces cerebro-máquina: sistemas informáticos que convierten la actividad mental en acción.
En este estudio, varias personas con discapacidad motriz pudieron operar una silla de ruedas que traduce sus pensamientos en movimiento. El estudio también es importante debido al equipo no invasivo utilizado para operar el silla de ruedas.
José del R. Millán, profesor del Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática de la Familia Chandra de la Escuela de Ingeniería Cockrell, quien dirigió el equipo de investigación internacional, dijo: “Demostramos que las personas que serán los usuarios finales de este tipo de dispositivos pueden navegar en un entorno natural con la ayuda de un interfaz cerebro-máquina."
La noción de una silla de ruedas impulsada por el pensamiento ha sido investigada durante años. Aún así, la mayoría de los esfuerzos se han basado en personas no discapacitadas o en estímulos que hacen que la silla de ruedas controle al usuario y no al revés.
En este caso, tres personas con tetraplejia (la incapacidad de mover los brazos y las piernas debido a lesiones en la columna) operaron la silla de ruedas con diversos grados de éxito en un entorno natural y caótico. La interfaz capturó su la actividad cerebral, y un algoritmo de aprendizaje automático lo convirtió en instrucciones para operar la silla de ruedas.
Los científicos señalaron, "Esta es una señal de la viabilidad comercial futura de las sillas de ruedas impulsadas por la mente que pueden ayudar a las personas con funciones motoras limitadas".
"El estudio también es importante debido al equipo no invasivo utilizado para operar la silla de ruedas".
Sorprendentemente, los científicos no implantaron ningún dispositivo a los participantes ni utilizaron ningún tipo de estimulación en ellos. Los participantes debían usar una gorra con electrodos que registraban la actividad eléctrica del cerebro, conocida como electroencefalograma (EEG). Estas señales eléctricas fueron amplificadas y transferidas a una computadora, traduciendo los pensamientos de cada participante en acción.
Dos dinámicas importantes contribuyeron de manera importante al éxito del estudio. El primero implica un programa de formación para los usuarios.
Las técnicas para visualizar el movimiento de la silla se enseñaron a los usuarios de la misma manera que habrían aprendido a mover las manos y los pies. La actividad cerebral de los participantes del estudio cambió cuando dieron órdenes y los científicos pudieron monitorear estos cambios.
El segundo colaborador tomó prestado de la robótica. Para captar mejor el entorno, los científicos equiparon sus sillas de ruedas con sensores. Además, utilizaron software de inteligencia robótica para ayudar a que la silla de ruedas se desplazara de forma precisa y segura, completando los huecos en las órdenes de los usuarios.
Millan dijo, “Funciona de manera muy parecida a montar a caballo. El jinete puede decirle al caballo que gire a la izquierda o que entre por una puerta. Pero, en última instancia, el caballo tendrá que encontrar la forma óptima de ejecutar esas órdenes”.
Los miembros del equipo del proyecto incluyen a Luca Tonin de la Universidad de Padova en Italia; Serafeim Perdikis de la Universidad de Essex en el Reino Unido; Taylan Deniz Kuzu, Jorge Pardo, Thomas Armin Schildhauer, Mirko Aach y Ramón Martínez-Olivera de Ruhr-Universität Bochum en Alemania; Bastien Orset de la École polytechnique fédérale de Lausanne en Suiza; y Kyuhwa Lee del Centro Wyss de Bio y Neuroingeniería en Suiza.
Referencia de la revista:
- Luca Tonin et al. Aprender a controlar una silla de ruedas impulsada por BMI para personas con tetraplejía severa. iCiencia. DOI: 10.1016 / j.isci.2022.105418
