¿Es posible saber qué letra está imaginando escribir una persona sin colocar chips dentro de su cerebro? Esa es una de las preguntas que busca responder una investigación desarrollada en el Laboratorio de Neurociencia e Inteligencia Artificial Aplicada de la Universidad Tecnológica (UTEC) en Fray Bentos, a cargo de Lucas Baldezzari, docente de Ingeniería Biomédica Aplicada.
El proyecto busca estudiar si es posible decodificar la escritura imaginada mediante señales obtenidas con un electroencefalograma de superficie, es decir, a través de electrodos colocados sobre el cuero cabelludo. “La idea es generar una base de datos que nos permita estudiar la factibilidad de la decodificación de escritura imaginada a través de electroencefalografía de superficie”, explicó, en diálogo con la diaria, Baldezzari.
La investigación forma parte de su doctorado, pero el objetivo es que los datos y conocimientos generados puedan ser utilizados por otros investigadores del laboratorio. “Queremos encontrar biomarcadores, si es que existen, que nos permitan eventualmente reconocer patrones cerebrales que nos puedan dar información de si es una u otra letra la que se escribió”, indicó.
Del movimiento real a la imaginación
El experimento tiene dos etapas. En una primera fase, la persona observa una letra en una tablet y la dibuja efectivamente mientras los investigadores registran su actividad cerebral mediante un electroencefalograma. Es la denominada fase de escritura ejecutada: la persona realiza físicamente el movimiento.
Después llega la segunda etapa, que es la que concentra el principal desafío científico. La persona vuelve a ver una letra, pero en lugar de dibujarla debe imaginar que realiza el movimiento con la mano. “En la escritura imaginada, aparece la misma letra, pero, en este caso, la persona tiene que imaginar que la dibuja, que hace el movimiento con la mano”, explicó Baldezzari.
El procedimiento se basa en un fenómeno conocido como imaginería motora: cuando una persona imagina un movimiento, se activan regiones cerebrales relacionadas con ese movimiento, aunque la actividad no sea exactamente igual a la que se produce cuando el movimiento se ejecuta físicamente. “Cuando uno imagina un movimiento, las regiones cerebrales, los núcleos neuronales que están asociados al movimiento que se imagina se activan como si uno ejecutara realmente el movimiento. No es tan lineal, porque, en realidad, la potencia de la señal y algunas características difieren del movimiento ejecutado al imaginado, pero lo interesante es que esa región cerebral se activa”, señaló Baldezzari.
Buscar las “huellas” de cada letra
La investigación apunta, por ejemplo, a determinar si es posible diferenciar a partir de la actividad cerebral cuándo una persona imaginó escribir una “a” y cuándo imaginó escribir una “m”. Para hacerlo, el experto utilizará algoritmos de machine learning y, posteriormente, podrá recurrir a técnicas de inteligencia artificial más avanzadas. “Si encontramos los biomarcadores a partir de la base de datos generada, vamos a entrenar un algoritmo de machine learning para ver si se puede discriminar las letras ejecutadas versus las imaginadas por encima del azar”, explicó.
El investigador plantea que, en una etapa posterior, podrían utilizarse técnicas de deep learning (aprendizaje profundo) y redes neuronales más complejas.
Una base de datos inédita para la región
Uno de los primeros resultados que busca generar el proyecto no es todavía una herramienta capaz de “leer” letras, sino una base de datos que permita estudiar el fenómeno. Según Baldezzari, existen investigaciones que han demostrado cierta capacidad para decodificar escritura ejecutada, pero no se encontró bases de datos públicas similares para escritura imaginada. “Estamos haciendo una base de datos que es inédita en la región. El objetivo de publicar la base de datos ya es importante para nosotros y para la región, sin dudas”, agregó.
Actualmente, el investigador ya registró señales de unas seis personas, pero la meta es alcanzar a al menos 50 participantes. Más adelante, el equipo busca complementar el electroencefalograma con otra técnica capaz de registrar el consumo de oxígeno en el cerebro. “La idea también va a ser complementar la actividad eléctrica cerebral que registramos con el electroencefalograma con una señal óptica, para poder estudiar el metabolismo del oxígeno a nivel de la corteza cerebral”, explicó.
Un camino no invasivo
La investigación se diferencia de algunos de los proyectos más conocidos de interfaces cerebro-computadora porque no requiere implantes.
Baldezzari mencionó como referencia a Neuralink, la empresa de Elon Musk cuyos sistemas utilizan electrodos intracorticales. “La diferencia fundamental de Neuralink con lo que nosotros hacemos es que usamos electroencefalografías de superficie”, explicó.
Los sistemas intracorticales permiten obtener información de manera mucho más localizada, pero requieren una intervención invasiva. “La gente de Neuralink tiene electrodos intracorticales, están en contacto con el cerebro estrechamente. Ellos tienen algo que se llama, en la jerga, especificidad espacial. Ellos tienen certeza en qué región espacial del cerebro están registrando la señal”, explicó.
En cambio, el electroencefalograma de superficie tiene una ventaja fundamental: no requiere ingresar al cerebro. “El electroencefalograma de superficie tiene un montón de ventajas, entre ellas, por ejemplo, que es una técnica no invasiva, fácil de colocar”, sostuvo. El desafío es que la información obtenida es menos específica y, por lo tanto, resulta más difícil determinar exactamente qué actividad corresponde a una determinada acción o letra.
De imaginar una letra a mover una silla de ruedas
Si la investigación consigue demostrar que una letra imaginada puede ser identificada a partir de la actividad cerebral, el paso siguiente sería incorporarla a una interfaz cerebro-computadora. Una de las aplicaciones posibles sería un sistema que permita escribir sin mover físicamente la mano. “Se podría no utilizar la mano para escribir la letra, solo con imaginarla que estás escribiendo, en principio, se podría decodificar y utilizar el avance, por ejemplo, para un deletreador”, señaló.
También podría utilizarse para generar comandos. “Podrías asociar las letras a comandos y mover una silla de ruedas; sería clave para personas que tengan alguna dificultad motriz severa”, agregó.
¿Será posible “leer” pensamientos?
La posibilidad de utilizar señales cerebrales para generar acciones también abre una pregunta inevitable: ¿esto significa que en el futuro será posible leer los pensamientos? Baldezzari respondió que hay que hacer una distinción: “Cuando una persona imagina una letra, en realidad está dibujando mentalmente. De alguna manera, si se alcanza el objetivo, se estaría decodificando su pensamiento, porque lo que estaríamos interpretando es esa escritura imaginada”, afirmó. Pero eso no significa que el sistema pueda identificar cualquier pensamiento. “Ahora, intentar decodificar que la persona está estresada ya es más difícil. Te diría que por ahora eso no está estudiado”, sostuvo. El investigador reconoció, además, que existen investigaciones en esa dirección, pero que presentan importantes desafíos éticos. “En realidad, sí hay estudios al respecto, pero hay una cuestión ética ahí atrás”, señaló.
Una tecnología que también plantea dilemas éticos
A medida que las interfaces cerebro-computadora avancen, la dimensión ética será cada vez más importante. Para Baldezzari, llegará un momento en que será posible decodificar información cognitiva más compleja. “Yo no tengo duda de que eso va a llegar en algún momento. Y ojalá que así sea, porque abre la puerta a un montón de tecnología asistida”, afirmó.
Pero ese avance deberá estar acompañado por una discusión sobre los límites de esa tecnología. “Y ahí la cuestión ética es fundamental, porque, básicamente, podríamos estar leyendo el pensamiento de una persona”, sostuvo, al mismo tiempo que planteó: “¿Hasta dónde es una intromisión?”.
Inteligencia artificial
La inteligencia artificial tendrá un papel importante en la investigación, pero no necesariamente como un sistema que simplemente reciba una señal y entregue una letra. El primer paso será utilizar machine learning clásico para buscar patrones en las señales cerebrales.
Baldezzari dijo que existen modelos más sencillos y otros más complejos, entre ellos redes neuronales y técnicas de deep learning. “La idea es aplicar modelos computacionales o modelos de redes neuronales bastante más complejos de lo del machine learning convencional”, explicó.
El objetivo es procesar la señal cerebral, extraer sus características y determinar si existe información suficiente para identificar una letra.
Tecnología desarrollada desde Fray Bentos
El proyecto también tiene una dimensión territorial: se desarrolla desde el interior del país y utiliza equipamiento adquirido por UTEC a través de una convocatoria para infraestructura científica.
Baldezzari explicó que el equipo permite registrar hasta 80 canales de electroencefalograma de manera no invasiva y también otros biopotenciales simultáneamente. Según explicó, se trata de un equipo portátil con capacidades tecnológicas avanzadas.
“Particularmente, el equipo que tenemos nosotros es portátil, tiene una capacidad de primer mundo en cuanto a la tecnología que tiene, al componente electrónico que tiene”, afirmó. Además, el laboratorio cuenta con otro equipo que permite combinar el registro de la actividad eléctrica cerebral con el metabolismo del oxígeno. “Eso sí me parece que nos va a dar un plus porque podemos relacionar actividad cerebral eléctrica con actividad del consumo de oxígeno”, explicó.
Esto permitiría estudiar procesos mentales desde dos perspectivas diferentes. “Lo que nos permite tener dos técnicas de imágenes diferentes en un mismo equipo para estudiar procesos mentales cognitivos de diferentes puntos de vista”, sostuvo.
Los primeros resultados llegarían el próximo año
La investigación todavía está en desarrollo. Baldezzari ya comenzó a procesar las señales obtenidas, pero espera contar con resultados publicables durante el próximo año.
La primera publicación que busca realizar estará vinculada a la base de datos. Entre los resultados que espera encontrar está la existencia de información neuronal asociada a la escritura imaginada. “La expectativa es encontrar cierta información neuronal asociada a la imaginación de la escritura. En caso de que el experimento tenga éxito, no significará que la ciencia haya llegado a un sistema capaz de leer pensamientos de manera general. Será, más modestamente, un paso en una dirección mucho más concreta: demostrar que una señal cerebral obtenida sin implantes puede contener información suficiente para identificar un movimiento imaginado”, afirmó.
Luego vendrán los estudios sobre biomarcadores y algoritmos capaces de intentar determinar si efectivamente se puede decodificar una letra imaginada. “Yo prefiero aportar un granito de arena en este mundo de las interfaces cerebro-computadora”, concluyó Baldezzari.