Una máquina de leer la mente que convierte los pensamientos en oraciones completas en tiempo real podría revolucionar la comunicación con las personas que no pueden hablar ni moverse.
Tiene una tasa de precisión del 97 por ciento, más del doble que otros dispositivos de decodificación de señales cerebrales.
Un algoritmo asigna la actividad de las neuronas a combinaciones de vocales, consonantes y comandos a partes de la boca.
Esto le permite escribir secuencias de palabras en una interfaz de computadora en tiempo real, informa Nature Neuroscience.
Podría ayudar a las personas que no pueden hablar o moverse. Actualmente se limitan a deletrear palabras muy lentamente utilizando movimientos oculares residuales o contracciones musculares.
Pero, en muchos casos, la información necesaria para producir un habla fluida todavía está en sus cerebros. Se espera que la tecnología les permita expresarlo.
El autor correspondiente Dr. Joseph Makin, de Universidad de California en San Francisco, dijo: 'Las tasas promedio de error de palabras son tan bajas como el tres por ciento'.
El estudio se llevó a cabo en cuatro pacientes con epilepsia a los que se les colocaron implantes cerebrales para controlar sus convulsiones.
Un algoritmo mapea la actividad de las neuronas a combinaciones de vocales, consonantes y comandos a partes de la boca.
Su actividad neuronal se convirtió 'palabra por palabra en una oración en inglés, en tiempo real', dijo el Dr. Makin.
Las técnicas anteriores han tenido un éxito limitado, con una eficiencia muy inferior a la del habla natural.
Solo podían decodificar fragmentos de palabras habladas, o menos del 40 por ciento de las palabras en frases habladas.
Entonces, el Dr. Makin y sus colegas utilizaron IA (inteligencia artificial), o aprendizaje automático, para vincular el comportamiento de las células cerebrales directamente con las oraciones.
En el estudio, los participantes leyeron en voz alta hasta 50 oraciones simples mientras los electrodos registraban su actividad neuronal.
Los ejemplos incluían 'Tina Turner es una cantante pop', 'el oasis era un espejismo', 'el perro se comió parte del pastel', 'cómo se quedó atascado el hombre en el árbol' y 'la escalera se usó para rescatar el gato y el hombre.
Carga de vídeoVídeo no disponibleDele 'click' para jugar Toque para jugar El video se reproducirá automáticamente pronto8CancelarReproducir ahoraLas señales del cerebro se alimentaron a una computadora que creó una representación de las características neuronales que ocurren regularmente.
Explicó el Dr. Makin: 'Es probable que estén relacionados con características repetidas del habla, como vocales, consonantes o comandos en partes de la boca'.
Otra técnica de aprendizaje profundo, conocida como red neuronal recurrente, luego los decodificó en oraciones.
Además, la red pudo identificar palabras individuales, lo que sugiere que es posible aprender oraciones nuevas a partir de vocabularios ampliados.
En la última década, las interfaces cerebro-máquina (BMI, por sus siglas en inglés) han permitido restaurar cierta cantidad de función motora en pacientes paralizados.
El Dr. Makin dijo: 'Aunque este tipo de control se puede usar junto con un teclado virtual para producir texto, incluso bajo el control ideal del cursor que actualmente no se puede lograr, la velocidad de las palabras aún se limitaría a escribir con un solo dedo'.
La tecnología puede escribir secuencias de palabras en una interfaz de computadora en tiempo real
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La alternativa es la decodificación del habla hablada o intentada, pero hasta ahora tales IMC se han limitado a sonidos aislados o monosílabos o, en el caso del habla continua en vocabularios de tamaño moderado de unas 100 palabras, a la decodificación correcta. menos del 40 por ciento de las palabras.
“En este estudio, intentamos decodificar una sola oración a la vez, como en la mayoría de los algoritmos modernos de traducción automática, por lo que, de hecho, ambas tareas se asignan al mismo tipo de salida, una secuencia de palabras correspondientes a una oración.
'Las entradas de las dos tareas, por otro lado, son muy diferentes: señales neuronales y texto'.
Su equipo también descubrió que las regiones del cerebro que contribuyeron en gran medida a la decodificación del habla también estaban involucradas en la producción y la percepción del habla.
El enfoque decodificó oraciones habladas de la actividad neuronal de un paciente con una tasa de error similar a la de la transcripción de voz a nivel profesional, dijo el Dr. Makin.
Además, cuando las redes de IA se entrenaron previamente en la actividad neuronal y el habla de una persona antes de entrenar en otro participante, los resultados de decodificación mejoraron.
Esto sugiere que el enfoque puede ser transferible entre personas. Se necesita más investigación para investigar completamente el potencial y aumentar la decodificación más allá del lenguaje restringido, agregó el Dr. Makin.
Si bien las tecnologías de lectura de la mente están diseñadas principalmente para ayudar a los enfermos, se han planteado preocupaciones éticas.
Algunos expertos dicen que tienen el potencial de ser mal utilizados en personas sanas y utilizados para rastrear los pensamientos de las personas y transmitirlos a los gobiernos o empresas.
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