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Un equipo de investigadores de la Universidad de Friburgo, en Alemania, ha creado un sistema de aprendizaje autónomo basado en Inteligencia Artificial (IA) capaz de decodificar y leer señales provenientes de ondas cerebrales humanas, medidas a través de un encefalograma o EEG.

Según el informe publicado, una interfaz de este tipo puede alcanzar un alto nivel de utilidad para diversas situaciones de la vida diaria, cómo mejorar las posibilidades de comunicación de una persona con algún tipo de parálisis grave, o detectar a tiempo las crisis epilépticas.

El informe sugiere, que a través del uso de un algoritmo de aprendizaje autónomo, esta interfaz podía decodificar las señales del cerebro relacionadas con los movimientos realizados. Además, es capaz de leer los movimientos que solamente eran considerados por los sujetos, es decir, los que se pensaban pero no se ejecutaban. En este sentido, la IA fue capaz de leer movimientos como la rotación de objetos en el cerebro de una persona sin que esta estuviese haciéndolo realmente.

Este sistema no funciona bajo principios predeterminados de la señal cerebral, sino que se adapta y funciona con la misma rapidez que los sistemas que emplean ajustes preestablecidos. Un sistema que utilice un software con tales características, no es apropiado para cada situación o sujeto que lo emplea.

Robin Tibor Schirrmeister, científico especializado en informática y miembro del equipo de investigación, afirmó que lo bueno de este sistema es que el equipo no necesitó ningún programa predeterminado, ya que la información es procesada capa por capa,  a través de varios pasos con la ayuda de una función no lineal.

De acuerdo con Schirrmeister, este sistema tiene la capacidad de aprender a reconocer y diferenciar entre diversos patrones de comportamiento humano en tiempo real. El informe también afirma que el modelo empleado para el desarrollo de esta IA se basó en el funcionamiento de las células nerviosas del cerebro humano, donde las señales eléctricas a partir de la sinapsis son dirigidas hacia el núcleo celular y de regreso.

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Schirrmeister explicó que las bases teóricas para este tipo de sistemas existían anteriormente, sin embargo, no fue hasta ahora que la construcción del modelo fue posible, gracias a la potencia de procesamiento y otras capacidades de las computadoras actuales. De esta forma, al aumentar las capas de procesamiento de un modelo, la precisión y la exactitud mejora, permitiendo crear una interfaz de “aprendizaje profundo”.

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