A través de técnicas computacionales de aprendizaje automático, investigadores de la Universidad de California en San Francisco (UCSF) ayudaron a una persona tetrapléjica a controlar un cursor de computadora usando solamente su actividad cerebral y sin requerir un extenso reentrenamiento diario.
El entrenamiento intensivo y diario ha sido un requisito en todos los esfuerzos científicos anteriores por crear una interfaz cerebro-computadora (BCI).
Se trata de un avance significativo según los expertos del Instituto Weill de Neurociencias de la UCSF, que trabajan en una prótesis controlada por el cerebro.
“El campo de la BCI ha logrado un gran avance en los últimos años, pero debido a que los sistemas existentes han tenido que reiniciarse y recalibrarse todos los días, no han podido aprovechar los procesos de aprendizaje naturales del cerebro.
Es como pedirle a alguien que aprenda a andar en bicicleta una y otra vez desde cero”, señaló Karunesh Ganguly, autor principal del estudio y profesor asociado en el Departamento de Neurología de la UCSF.
