Un equipo de Yale construye una interfaz cerebro-computadora que los usuarios aprenden a usar en menos de una hora

Un equipo de investigadores de la Universidad de Yale ha construido una interfaz cerebro-computadora no invasiva que permite a los usuarios controlar un avatar en un juego de realidad virtual utilizando solo su actividad cerebral, y aprender a hacerlo en menos de una hora. El estudio, publicado en Nature Neuroscience el 9 de junio, demuestra que alinear la tecnología BCI con la estructura geométrica natural del cerebro puede acelerar drásticamente el aprendizaje.nature+1

Trabajar con el cerebro, no contra él

La investigación, dirigida por Erica Busch y Nicholas Turk-Browne del Departamento de Psicología de Yale, utilizó resonancia magnética funcional en tiempo real para permitir que los participantes navegaran por un mundo virtual modulando la actividad cerebral en regiones que apoyan la navegación espacial. La idea clave fue aprovechar lo que los investigadores llaman la "variedad intrínseca" del cerebro: la estructura geométrica natural de la actividad neuronal, extraída mediante un proceso de difusión de datos.pubmed.ncbi.nlm.nih+1

Cuando el mapeo entre los patrones de actividad cerebral y el movimiento del avatar respetaba esta geometría de variedad intrínseca, los participantes recuperaban rápidamente el control después de las perturbaciones al reorganizar su actividad neuronal dentro de la variedad. Cuando los mapeos violaban la estructura de la variedad, los participantes no podían aprender a controlar el avatar.nature+1

Implicaciones para la neurotecnología

Los hallazgos sugieren que la geometría de la variedad es una restricción fundamental en el aprendizaje humano de tareas cognitivas complejas en regiones cerebrales de orden superior. Para el creciente campo de las interfaces cerebro-computadora, los resultados apuntan hacia un camino para construir dispositivos que trabajen con, en lugar de contra, la arquitectura de procesamiento de información natural del cerebro.pubmed.ncbi.nlm.nih

"El aprendizaje de BCI se acelera aprovechando la geometría natural, o variedad intrínseca, de la actividad cerebral", afirma el artículo de Nature Neuroscience. El trabajo se basa en investigaciones anteriores que muestran restricciones de variedad similares en primates no humanos que utilizan BCI invasivas, pero extiende el principio a los humanos utilizando neuroimagen no invasiva por primera vez.squarespace+2

Entre los colaboradores del estudio se encuentran Guillaume Lajoie y Smita Krishnaswamy. Busch, quien recientemente completó su doctorado en Yale, se unirá a la Universidad de Vanderbilt como profesora asistente en 2027.linkedin+1