PAMPLONA, 19 Feb. (EUROPA PRESS) -
La ingeniera en Telecomunicación e investigadora de la Universidad Pública de Navarra (UPNA) y de Navarrabiomed Carmen Vidaurre Arbizu, ha publicado, en colaboración con la investigadora Claudia Sannelli, un artículo sobre el funcionamiento de las interfaces cerebrales (BCI, por sus siglas en inglés), que son sistemas que permiten controlar aplicaciones informáticas mediante la información extraída de las señales cerebrales de personas.
El artículo, publicado en la revista científica 'Plos One', está firmado también por los investigadores y docentes de la Universidad Técnica de Berlín Klaus-Robert Müller y Benjamin Blankertz.
Tal y como explica la investigadora, las interfaces cerebrales "leen" la actividad eléctrica que se produce en el cerebro al tener la intención de realizar un movimiento específico (como por ejemplo, mover una mano), recogiéndola a través de unos sensores colocados en el cuero cabelludo que a su vez se conectan a un ordenador.
A partir de esa información, que se plasma en un electroencefalograma, la máquina puede aprender a establecer una serie de patrones, lo que tiene muy diversas aplicaciones como, por ejemplo, ayudar a personas con problemas motores. "Si alguien ha sufrido un accidente cerebrovascular y tiene una parte del cuerpo paralizada, su cerebro emite una señal pero la extremidad no obedece. En este caso, el ordenador podría hacer de intermediario para, a través de algún elemento mecánico, ayudar a mover esa extremidad", explica la investigadora.
"No solamente existen aplicaciones de esta tecnología en el campo de la medicina, sino también en otros, como por ejemplo, los videojuegos", añade.
El artículo publicado estudia qué ocurre con los individuos a los que el ordenador no sabe interpretar cuando están realizando una tarea (un movimiento de mano, siguiendo con el ejemplo anterior). Según las estimaciones, se trata aproximadamente de un 25% de los usuarios y el problema se denomina "ineficiencia de las BCI".
En concreto, el artículo lo ha estudiado mediante el análisis de las señales cerebrales de 80 personas a las que se les clasificó en tres categorías: aquellos que emitían las señales esperables y tenían buen control sobre la máquina, quienes emitían las señales esperables, pero débiles, y, por último, individuos cuyas señales antes y durante la tarea permanecían invariables. "Esta división supone varias ventajas para los investigadores: permite, por un lado, seleccionar usuarios para profundizar en análisis y probar nuevos paradigmas y algoritmos, por otro, adoptar una estrategia de entrenamiento más personalizada y posibilita, por último, realizar comparaciones entre diferentes estudios de manera más sencilla", explica Carmen Vidaurre.
Las BCI son, en definitiva, una aplicación práctica del "machine learning" (aprendizaje de las máquinas) y el procesado de señal en un sistema denominado como "coadaptativo", esto es, en el que la persona y la máquina trabajan por lograr un objetivo común. "Es como un sistema simbiótico", concluye la investigadora.
Carmen Vidaurre es ingeniera de Telecomunicación por la UPNA, donde también obtuvo su doctorado en 2006 por una tesis en la que diseñaba una interfaz adaptativa en línea para controlar el ordenador con el pensamiento, dirigida por el profesor Rafael Cabeza.
Actualmente está investigando en el Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas de la Universidad y en Navarrabiomed gracias a un contrato Ramón y Cajal, concedido por el Ministerio de Economía y Empresa.
Anteriormente trabajó en el Centro de Investigación Médica Aplicada (CIMA) de Pamplona con Maria A. Pastor Muñoz durante un año. Después se trasladó a Alemania con un contrato post-doctoral Marie Curie de la Unión Europea de dos años de duración para el Instituto Fraunhofer de Tecnología de Software en Berlin. Tras ese periodo, entró a formar parte del departamento de aprendizaje de máquinas liderado por Klaus-Robert Müller en la Universidad Técnica de Berlín, donde permaneció durante ocho años hasta volver a la UPNA.
