Los sistemas capaces de procesar los pensamientos y
traducirlos a un comando para mover objetos son de gran utilidad para las
personas que no pueden hablar ni moverse, pero tienen la desventaja de causar
fatiga mental. Sin embargo, un investigador mexicano diseñó una interfaz
inteligente que es capaz de aprender hasta en un 90 por cierto las
instrucciones del usuario y, así, funcionar de manera autónoma y reducir la
fatiga.
Este proyecto, denominado “Automatización de un sistema
de interfaz cerebro-máquina”, está a cargo de Christian Isaac Peñaloza Sánchez,
candidato a doctorado en Neurociencia Cognitiva aplicada a la Robótica en la
Universidad de Osaka, en Japón.
“Trabajo desde hace tres años en esta investigación,
basada en las interfaces cerebro-máquina, cuya función consiste en medir la
actividad de las neuronas con el fin de obtener una señal generada por un pensamiento,
la misma que es procesada y convertida en una indicación para mover, por
ejemplo, una prótesis robótica, un cursor de computadora o electrodomésticos”,
refiere el científico, quien forma parte de la Red de Talentos Mexicanos en el
exterior, capítulo Japón.
Explica que el sistema está constituido por electrodos
que se colocan en el cuero cabelludo de la persona, los cuales miden la
actividad cerebral en forma de señales de electroencefalograma. Éstas se
utilizan para detectar los patrones generados por diversos pensamientos, así
como el estado mental del usuario (despierto, somnoliento o dormido, entre
otros) y el nivel de concentración.
Asimismo, incluye una interfaz gráfica que muestra los
aparatos u objetos disponibles, la cual interpreta las señales del
electroencefalograma para asignar las órdenes del usuario y controlar los
aparatos.
Además, hay sensores inalámbricos distribuidos en la
habitación encargados de mandar información ambiental (como temperatura o
iluminación); actuadores de hardware móviles que reciben las señales para
prender y apagar los aparatos, así como un algoritmo de inteligencia
artificial.
“Este último recolecta la información de los sensores
inalámbricos, los electrodos y los comandos del usuario para aprender una
correlación entre el ambiente de la habitación, el estado mental de la persona
y las acciones frecuentes”, resalta Peñaloza Sánchez.
Agrega que con el fin de evitar que los usuarios
presenten fatiga mental y frustración a causa de los altos niveles de
concentración por periodos prolongados que requiere la operación de los
sistemas, se instauró un sistema capaz de volverse autónomo.
“Le otorgamos capacidades de aprendizaje al sistema
mediante la implementación de algoritmos inteligentes, los cuales aprenden,
gradualmente, las preferencias del usuario. En un momento determinado puede
tomar el control de los aparatos sin que la persona tenga que concentrarse más
para lograr dicho objetivo”, apunta Peñaloza Sánchez.
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