Una interfaz experimental usa inteligencia artificial para convertir señales cerebrales en texto y movimientos de un avatar.
La conversación humana discurre por varios canales: mientras hablamos, asentimos, señalamos o nos encogemos de hombros para matizar el mensaje. Las interfaces cerebro-ordenador han recuperado el habla o el control de dispositivos, pero suelen abordar cada capacidad por separado. Esto limita las posibilidades expresivas de las personas con parálisis grave.
Investigadores de la Universidad de California en San Francisco han presentado una interfaz que descodifica a la vez la intención de hablar y gesticular. Una matriz de 253 electrodos sobre la corteza sensoriomotora capta la actividad eléctrica de ambas funciones. La inteligencia artificial traduce las señales en texto y anima un avatar personalizado, que reproduce el gesto en pocos segundos.
Las pruebas centrales incluyeron a dos participantes. Uno, con el habla y la movilidad afectadas tras un ictus del tronco cerebral, ensayó cinco frases silenciosas y cuatro gestos. El otro padecía ELA con deterioro progresivo y trató de vocalizar diez frases e imaginar diez movimientos corporales. También combinaron respuestas cotidianas, como acompañar «hola» con un saludo de la mano o «sí» con un asentimiento.
La dificultad reside en que las representaciones neuronales del habla y del movimiento se solapan y cambian cuando ambas conductas coinciden. Los algoritmos entrenados solo con acciones aisladas no generalizaron bien; al añadir intentos simultáneos y ejemplos en los que faltaba una modalidad, aumentó la fiabilidad y disminuyeron las activaciones falsas. Es una demostración con un vocabulario reducido y muy pocos participantes, pero confirma la viabilidad de una única neuroprótesis más cercana a una conversación real.
Basado en: Miryam Naddaf, Nature