Las interfaces cerebro-computadora BCI se ven como un medio potencial por el cual las personas con discapacidad física severa pueden recuperar el control de su entorno, pero establecer una interfaz de este tipo no es trivial. Un estudio que publica el 10 de mayo en la revista de acceso abierto PLOS Biología , por un grupo de investigadores de la École Polytechnique Fédérale de Lausanne en Ginebra, Suiza, sugiere que dejar que los humanos se adapten a las máquinas mejora su rendimiento en una interfaz cerebro-computadora. El estudio de sujetos tetrapléjicos que entrenan para competir en la carrera avatar de Cybathlonsugiere que las mejoras más dramáticas en el rendimiento aumentado por computadora es probable que ocurran cuando tanto humanos como máquinas pueden aprender.
Los BCI, que utilizan la actividad eléctrica en el cerebro para controlar un objeto, se han visto cada vez más utilizados en personas con lesiones de la médula espinal altas, para la comunicación mediante el control de un teclado, la movilidad mediante el control de una silla de ruedas eléctrica y las actividades diariascontrolando un brazo mecánico u otro dispositivo robótico.
Normalmente, la actividad eléctrica se detecta en uno o más puntos de la superficie del cráneo, utilizando electrodos electroencefalográficos no invasivos, y se alimenta a través de un programa informático que, con el tiempo, mejora su capacidad de respuesta y precisión a través del aprendizaje.
A medida que los algoritmos de aprendizaje automático se han vuelto más rápidos y potentes, los investigadores se han centrado en gran medida en aumentar el rendimiento de decodificación mediante la identificación de algoritmos óptimos de reconocimiento de patrones. Los autores plantearon la hipótesis de que el rendimiento podría mejorarse si el operador y la máquina se dedican a aprender su tarea mutua.
Para probar esta hipótesis, los autores reclutaron a dos sujetos, ambos hombres adultos tetrapléjicos, para entrenar con un sistema BCI diseñado para detectar múltiples patrones de ondas cerebrales. El entrenamiento tuvo lugar durante varios meses, culminando en una competencia internacional, llamada Cybathlon, encompitieron contra otros diez equipos ". Cada participante controlaba un avatar en pantalla en una carrera de varias partes, que requería el dominio de comandos separados para girar, saltar, deslizarse y caminar sin tropezar. Los dos sujetos marcaron el mejor tres veces en generalen la competencia, uno de ellos ganando la medalla de oro y el otro con el récord del torneo
El registro de electroencefalografía de los sujetos durante su entrenamiento indicó que adaptaron patrones normales de ondas cerebrales relacionadas con movimientos imaginados, llamados ritmos sensoriomotores, para controlar el avatar, y que estos patrones se fortalecieron con el tiempo, lo que indica que los sujetos estaban aprendiendo cómo controlar mejorel BCI durante el entrenamiento. Si bien es probable que se produzca cierto grado de aprendizaje incluso con los BCI más simples, los autores creen que han maximizado las posibilidades de aprendizaje humano mediante la recalibración infrecuente de la computadora, dejando tiempo para que el humano aprenda mejor cómo controlar elLos autores proponen que los ritmos sensoriomotores que evocarían de manera más eficiente el movimiento avatar deseado. El entrenamiento en preparación para una competencia también puede contribuir a un aprendizaje más rápido.
"Este estudio es uno de los pocos que proporciona evidencia multifacética sobre la eficacia del aprendizaje de los sujetos durante el entrenamiento de BCI", dijeron los autores. "Contrariamente a la tendencia popular de centrarse en los aspectos de aprendizaje automático del entrenamiento de BCI, un estudio integralla metodología de aprendizaje mutuo podría promover fuertemente la adquisición de habilidades BCI "
Fuente de la historia :
Materiales proporcionados por PLOS . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
Referencia del diario :
Cita esta página :