INNOVACIÓN AL DÍA

Neuroprótesis inteligentes que aprenden de los errores

SABADO, 22 DE SEPTIEMBRE DE 2018  
Neuroprótesis inteligentes que aprenden de los errores
11-SEPTIEMBRE-2015
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Lara P. Segura
@larainnovaspain

Investigadores de la Universidad de Zaragoza, en colaboración con la Escuela Politécnica Federal de Lausana (EFPL, Suiza), han demostrado que las máquinas son capaces de utilizar información directamente del cerebro humano para adaptar su comportamiento y aprender tareas nuevas.

A partir de ahora, gracias a esta investigación, las neuroprótesis, como los brazos robóticos y los exoesqueletos para personas con problemas de movilidad, no sólo ejecutarán órdenes sino que, además, podrán mejorar y aprender nuevas tareas de acuerdo a las necesidades del paciente a lo largo de su vida.

Hasta el momento, lo que el paciente tenía que hacer era entrenar su cerebro para generar patrones de actividad cerebral asociados a distintos movimientos que eran ejecutados por las neuroprótesis. Ahora, las nuevas interfaces cerebro-máquina (brain-machine interfaces, BMI) desarrolladas en este estudio utilizan el potencial de error, una señal cerebral que se genera automáticamente cuando el resultado de una acción de la neuroprótesis no coincide con lo esperado por el usuario.

Los 12 sujetos que realizaron el experimento fueron capaces de entrenar el sistema, de forma que en unos 25 minutos (300 movimientos) era capaz de diferenciar las acciones erróneas y correctas de la prótesis con una precisión del 80 por ciento. 

Una vez que la prótesis es capaz de decodificar la percepción que el usuario hace de su comportamiento (en base a los potenciales de error), está en disposición de aprender nuevos movimientos. Una vez aprendidos estos se pueden almacenar para su reutilización creando un repertorio de acciones cada vez más completo y complejo.
 
“Esta nueva forma de interacción entre las personas y las neuroprótesis abre la puerta a crear sistemas inteligentes que puedan aprender de forma continua en el tiempo y adaptarse a las necesidades específicas de cada usuario mejorando la eficiencia y el confort”, afirman los investigadores aragoneses, quienes esperan que este nuevo paradigma se convierta en un elemento clave de las neuroprótesis, ya que permite simular un control más natural y más parecido al que realizamos los humanos.

 
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