Las Brain-computer interfaces o BCIs: tipos y aplicaciones

Las Brain-computer interfaces (BCIs) o Brain-machine interfaces (BMIs) permiten transformar las señales cerebrales en acciones y órdenes concretas dentro de un ordenador o máquina. Se trata de un campo en pleno desarrollo, que ofrece numerosas posibilidades para el control de dispositivos más allá de las limitaciones físicas del individuo.

Existen 3 tipos de BCIs: invasivas, parcialmente invasivas y no invasivas, en función del método de registro de la actividad eléctrica que utilizan. El primero de ellos se basa en el implante de electrodos dentro del cerebro o en contacto directo con el tejido cerebral, mientras que el segundo supone colocarlos en la superficie del cerebro o cerca de este. Ambos sistemas permiten obtener una cantidad de datos abundante y precisa, aunque conllevan el uso de cirugía avanzada e importantes riesgos para la salud.

Sin embargo, el método más habitual hoy en día es el de la electroencefalografía o EEG, un método no invasivo que se basa en la colocación temporal de unos electrodos sobre el cuero cabelludo. Estos, a su vez, se conectan a un ordenador capaz de convertir las señales eléctricas en ondas cerebrales interpretables, y cuyas anomalías permiten detectar alteraciones como la epilepsia, el Alzheimer, los trastornos del sueño o las lesiones cerebrales, entre otras.

Aplicaciones de las Brain-computer interfaces

Uno de los campos con mayor interés por el desarrollo de las BCIs es el de la medicina. Esta tecnología tiene un gran potencial para mejorar la calidad de vida de personas con discapacidades físicas y motoras, en la medida en que permite el manejo de cualquier máquina con la única ayuda del cerebro. También contribuye al tratamiento de trastornos de salud mental como la depresión, la ansiedad o el déficit de atención. A la vez que facilita la rehabilitación ante lesiones, la recuperación de funciones cerebrales como la memoria y la investigación en neurociencia.

Paralelamente, las brain-computer interfaces tienen aplicaciones en otros entornos:

• En educación, al conocer las reacciones cerebrales ante distintos tipos de formación, buscar los métodos que fomentan la concentración de los estudiantes y desarrollar formas de aprendizaje personalizado.
• En la industria, al permitir un control más efectivo y seguro de la maquinaria por parte de los trabajadores.
• En deporte, al monitorizar el estado mental de los deportistas y cómo fluctúa en los diferentes momentos de entrenamiento y competición.
• En arte y entretenimiento, con incontables aplicaciones en obras de arte interactivas, videojuegos y entornos de Realidad Virtual, fomentando experiencias inmersivas y más inclusivas.
• En domótica, al asistir en las tareas cotidianas (como encender las luces, subir las persianas o cambiar la temperatura de una habitación) a personas con discapacidades y permitir la automatización del hogar.

Actualmente, las BCIs que se han desarrollado en todos estos ámbitos se dividen en cuatro categorías generales: dispositivos cerebro-interfaz, cerebro-prótesis, cerebro-texto-e-imagen y cerebro-cerebro.

1. Dispositivos cerebro-interfaz

Se trata de aquellos sistemas específicamente diseñados para permitir la comunicación entre la mente humana y una máquina u ordenador. 

Un buen ejemplo es Emotiv Epoc, un casco que incorpora electrodos y permite controlar diferentes interfaces con los pensamientos del usuario. Se trata de un dispositivo sencillo e intuitivo, configurable en apenas cinco minutos y orientado a la investigación escalable del cerebro. Destaca por el uso de sensores de base salina y sin geles, que lo hacen apropiado tanto para niños como adultos y para estudios en sujetos despiertos o dormidos.

La compañía también comercializa otros cascos con diferentes niveles de precisión y especialización.

2. Dispositivos cerebro-prótesis

Incluyen aquella tecnología que captura señales cerebrales y las vincula con acciones específicas en prótesis o sistemas robóticos, resultando de gran utilidad para personas con discapacidades físicas o problemas motores.

Un dispositivo de este tipo es LUKE Arm, una prótesis de brazo desarrollada en un primer momento para la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzados de Defensa de Estados Unidos (DARPA). Se trata del apéndice biónico más avanzado que existe, con capacidad para realizar varios movimientos simultáneos y una buena movilidad de cada dedo. Puede adaptarse al largo del hombro, el codo o la muñeca, así como sujetar objetos delicados, pellizcar elementos pequeños y ofrecer un agarre lateral ante objetos como llaves, lápices o cubiertos.

3. Dispositivos cerebro-texto-e-imagen

Estas Brain-computer interfaces capturan señales cerebrales y las interpretan para crear un texto o imagen sobre una pantalla. Se utilizan principalmente en aplicaciones de asistencia y comunicación para personas con discapacidades que afectan a su habilidad para hablar o escribir.

Uno de los dispositivos pertenecientes a esta categoría es el Unicorn Speller, un software que combina un gorro con electrodos con una pequeña pantalla de números y letras. El usuario debe concentrarse en el símbolo deseado durante algunos segundos, logrando que este sea seleccionado y se muestre en un cuadro de texto. La interfaz también ofrece la lectura del texto generado y una opción de dibujo o pintura, además de un modo predictivo para agilizar la escritura.

4. Dispositivos cerebro-cerebro

Finalmente, estos dispositivos permiten la transferencia de información, pensamientos o emociones entre personas, ya sea de manera unidireccional o bidireccional.

Esta tecnología aún se encuentra en sus primeras etapas de desarrollo, aunque podemos encontrar un ejemplo en la red social BrainNet. El proyecto utiliza un casco de electrodos y el clásico juego del Tetris para lograr que tres usuarios sincronicen sus pensamientos: dos de ellos ejercen como emisores de la información, mientras que un tercero recibe las señales y coloca los bloques del videojuego en la posición indicada. 

La tasa de éxito de este sistema de comunicación es superior al 80%, lo que lleva a pensar que este tipo de brain-computer interfaces son viables y que pueden realizar contribuciones significativas a la ciencia y la investigación.

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