Según señala Jaimie Henderson, profesor de neurocirugía de la universidad estadounidense y uno de los líderes del trabajo, “los hallazgos podrían impulsar nuevos avances que beneficien a millones de personas en el mundo, que han perdido el uso de sus extremidades superiores o su capacidad de hablar debido a lesiones de la médula espinal, derrames cerebrales o esclerosis lateral amiotrófica, también conocida como enfermedad de Lou Gehrig”.
Durante el ejercicio, se uso una red neuronal para traducir el intento de los movimientos de escritura, a partir de la actividad cerebral, en texto en tiempo real
El voluntario, al que se denomina T5 en los experimentos, perdió prácticamente todo el movimiento por debajo del cuello debido a una lesión de la médula espinal en 2007.
Nueve años después, Henderson colocó dos chips de interfaz cerebro-ordenador, cada uno del tamaño de una aspirina infantil, en su lado izquierdo del cerebro. Cada chip tiene 100 electrodos que recogen las señales de las neuronas que se disparan en la parte de la corteza motora —una región de la superficie más externa del cerebro— que gobierna el movimiento de las manos
Algoritmos de inteligencia artificial
Estas señales neuronales se envían a través de cables a un ordenador, donde los algoritmos de inteligencia artificial descodifican las señales y deducen el movimiento previsto de la mano y los dedos de T5.
Los algoritmos se diseñaron en el Laboratorio Traslacional de Prótesis Neurales de Stanford, codirigido por Henderson y Krishna Shenoy, profesor de ingeniería en esta universidad.
El voluntario tiene implantados dos chips en su lado izquierdo del cerebro. Cada chip tiene 100 electrodos que recogen las señales de las neuronas que se disparan en la parte de la corteza motora.
Shenoy y Henderson, que colideran el trabajo, llevan colaborando en el campo de la interfaz cerebro-ordenador desde 2005. Por su parte, el primer autor es Frank Willett, investigador del laboratorio y del Instituto Médico Howard Hughes.
Willet destaca que en esta investigación han aprendido que el cerebro “conserva su capacidad de predecir movimientos finos una década entera después de que el cuerpo haya perdido su capacidad de ejecutar esos movimientos”.
También, concluye, “hemos descubierto que los algoritmos de inteligencia artificial que utilizamos pueden interpretar con mayor facilidad y rapidez los movimientos complicados que implican cambios de velocidad y trayectorias curvas, como la escritura a mano”.
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