El diminuto chip cerebral convierte pensamientos en texto con un 91% de precisión

Investigadores de la EPFL han anunciado ayer que han desarrollado una nueva interfaz cerebro-máquina (BMI) capaz de traducir la actividad cerebral en texto utilizando un sistema compacto y eficiente en términos energéticos.

Este dispositivo, llamado Interfaz Miniaturizada Cerebro-Máquina (MiBMI), está diseñado para ayudar a personas con discapacidades motoras severas, como aquellos con esclerosis lateral amiotrófica (ELA) o lesiones de la médula espinal, a comunicarse al pensar en escribir.

Estos chips decodifican los movimientos de la mano que el cerebro pretende realizar en texto correspondiente, logrando una tasa de precisión del 91% para 31 caracteres diferentes, un logro que no ha sido igualado por ningún otro sistema integrado, según el comunicado de prensa de la EPFL.

El MiBMI representa una mejora significativa sobre los sistemas BMI existentes, que a menudo son voluminosos y consumen mucha energía. La tecnología, que fue publicada en el último número del Journal of Solid-State Circuits de la IEEE, procesa señales neuronales en tiempo real utilizando pequeños chips de silicio.

La autora principal, Mohammed Ali Shaeri, explica que aunque el chip aún no se ha integrado en una BMI completamente operacional, ha procesado con éxito datos de grabaciones en vivo anteriores,

El comunicado de prensa de la EPFL explica que, a diferencia de las BMI actuales, que requieren que los datos de los electrodos implantados en el cerebro se envíen a una computadora externa para su decodificación, la MiBMI integra tanto la grabación de datos como el procesamiento en tiempo real en los mismos chips.

New Atlas señala que esto difiere de Neuralink, que utiliza 64 electrodos implantados en el cerebro y realiza el procesamiento de datos a través de un dispositivo externo mediante una aplicación. Además, MiBMI es extremadamente pequeño, con un área total de solo 8 mm². En comparación, Neuralink es significativamente más grande, midiendo aproximadamente 23 x 8 mm.

Según informó el comunicado de prensa de la EPFL, para poder procesar la enorme cantidad de información recogida por los electrodos en la BMI miniaturizada, los investigadores tuvieron que adoptar un nuevo enfoque para el análisis de datos.

Descubrieron que la actividad cerebral para cada letra, cuando el paciente se imagina escribiéndola a mano, contiene marcadores muy específicos, a los que los investigadores han denominado Códigos Neuronales Distintivos (DNCs).

En lugar de procesar miles de bytes de datos para cada letra, el microchip solo necesita procesar los DNCs, que son alrededor de un centenar de bytes. Esto hace que el sistema sea rápido y de bajo consumo de energía.

Esto representa un avance significativo en la miniaturización, combinando la experiencia en circuitos integrados, ingeniería neuronal e inteligencia artificial. A medida que las startups de neurotecnología se centran cada vez más en la integración y la miniaturización, MiBMI de la EPFL se destaca como un desarrollo prometedor.

El autor principal, Mohammed Ali Shaeri, señala: “Nuestro objetivo es desarrollar un BMI versátil que pueda adaptarse a varios trastornos neurológicos, proporcionando una gama más amplia de soluciones para los pacientes”, según se informó en el comunicado de prensa de la EPFL.