La tecnología de interfaz cerebro-máquina (BCI) ofrece nuevas posibilidades para mejorar la vida diaria de más de mil millones de personas con discapacidades en todo el mundo, al comunicar directamente el cerebro con dispositivos externos, evitando las vías tradicionales de control muscular. Aunque las interfaces BCI invasivas han logrado un control de alta precisión, los riesgos quirúrgicos y los costos de mantenimiento limitan su aplicación. El equipo del profesor Bin He de la Universidad Carnegie Mellon ha profundizado en el campo de BCI no invasivas durante más de veinte años, enfocándose en soluciones basadas en electroencefalografía (EEG), que no requieren cirugía y son altamente adaptables.
El equipo de He ha logrado múltiples avances en BCI no invasivas, incluyendo el primer control de vuelo de drones, operación de brazos mecánicos y movimiento continuo de manos mecánicas. Una nueva investigación publicada recientemente en Nature Communications revela aún más que el equipo ha logrado controlar una mano mecánica dexterosa completando acciones a nivel de dedos mediante la decodificación en tiempo real de las intenciones de movimiento de dedos individuales en el cerebro. Este logro se debe a una nueva estrategia de decodificación de aprendizaje profundo y mecanismos de ajuste fino de redes, permitiendo que el sistema impulse con precisión los dedos del robot en respuesta a las intenciones humanas basadas en ejecución de movimiento e imaginería motora. En los experimentos, los sujetos completaron tareas de control coordinado de dos y tres dedos solo con el pensamiento.
El profesor de Ingeniería Biomédica de la Universidad Carnegie Mellon, Bin He, dijo: “Mejorar la función manual es importante tanto para personas con discapacidades como para personas sanas; pequeños avances pueden mejorar significativamente las capacidades y la calidad de vida. Sin embargo, la decodificación en tiempo real de señales cerebrales no invasivas para movimientos de dedos individuales ha sido un desafío a largo plazo, principalmente debido a las limitaciones de resolución espacial del EEG”. Enfatizó que esta investigación rompe esta barrera a través de innovaciones técnicas, y planea expandir a tareas más finas como escribir, mejorando la aplicabilidad clínica de BCI no invasivas. “Nuestro trabajo no solo valida el potencial de EEG-BCI en control de movimientos complejos, sino que también sienta las bases para su expansión de comunicación básica a aplicaciones diversificadas”.
