{"id":82340,"date":"2025-08-24T00:45:35","date_gmt":"2025-08-24T05:45:35","guid":{"rendered":"https:\/\/einsteresante.com\/?p=82340"},"modified":"2025-08-24T01:38:54","modified_gmt":"2025-08-24T06:38:54","slug":"este-implante-cerebral-puede-decodificar-nuestros-pensamientos-internos-en-lenguaje-hablado","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/2025\/08\/24\/este-implante-cerebral-puede-decodificar-nuestros-pensamientos-internos-en-lenguaje-hablado\/","title":{"rendered":"Este implante cerebral puede decodificar nuestros pensamientos internos en lenguaje hablado"},"content":{"rendered":"\n

Los cient\u00edficos est\u00e1n logrando avances significativos en la tecnolog\u00eda\u00a0de interfaz cerebro-computadora<\/a>\u00a0(BCI), y un sistema recientemente desarrollado puede traducir nuestros pensamientos en texto o sonido. Se trata esencialmente de un decodificador interno del habla, desarrollado por investigadores de instituciones de todo Estados Unidos. En pruebas con cuatro voluntarios con par\u00e1lisis severa, el decodificador alcanz\u00f3 una precisi\u00f3n de hasta el 74% al traducir pensamientos\u00a0a voz audible<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

El potencial aqu\u00ed es una BCI que pueda ayudar a las personas con\u00a0discapacidades motoras o del habla<\/a>\u00a0a comunicarse de manera m\u00e1s efectiva que nunca, aunque todav\u00eda hay trabajo por hacer para mejorar la precisi\u00f3n y personalizaci\u00f3n del sistema. Las BCI anteriores se basaban en la actividad cerebral que se genera cuando una persona paralizada intenta hablar o escribir, aunque su cuerpo no pueda realizar la acci\u00f3n. Esta nueva tecnolog\u00eda se acerca un paso m\u00e1s a la fuente.<\/p>\n\n\n\n

“Si simplemente hay que pensar en el habla en lugar de intentar hablar realmente, es potencialmente m\u00e1s f\u00e1cil y r\u00e1pido para las personas”, dice<\/a> el neurocient\u00edfico Benyamin Meschede-Krasa, de la Universidad de Stanford en Estados Unidos.<\/p>\n\n\n\n

Esta nueva BCI se basa en un implante dise\u00f1ado para medir la actividad neuronal e identificar patrones relacionados con unidades del habla\u00a0llamadas fonemas<\/a>. Estos fonemas pueden integrarse en oraciones.<\/p>\n\n\n\n

Se utiliz\u00f3 el aprendizaje autom\u00e1tico para entrenar la BCI a conectar\u00a0las se\u00f1ales cerebrales<\/a>\u00a0con las palabras a medida que los cuatro participantes pensaban en ellas, espec\u00edficamente en la corteza motora, parte del cerebro responsable del movimiento (incluido el habla). Los investigadores descubrieron que hab\u00eda una superposici\u00f3n entre ciertos patrones cerebrales cuando los voluntarios intentaban hablar (lo que implicar\u00eda se\u00f1ales relacionadas con la activaci\u00f3n de los m\u00fasculos) y cuando s\u00f3lo\u00a0imaginaban palabras y frases<\/a>\u00a0(lo que no implicar\u00eda).<\/p>\n\n\n\n

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Se utiliz\u00f3\u00a0el aprendizaje autom\u00e1tico para detectar patrones que vinculaban las palabras con las se\u00f1ales cerebrales. Kunz et al.,\u00a0Cell, 2025.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Aunque hubo solapamiento, las se\u00f1ales se pudieron distinguir entre s\u00ed. Con algunos c\u00e1lculos de probabilidad, en t\u00e9rminos de qu\u00e9 fonemas y palabras suelen ir juntos, la nueva BCI puede reconocer hasta 125.000 palabras utilizando \u00fanicamente el habla interna.<\/p>\n\n\n\n

“Estos patrones parec\u00edan ser una versi\u00f3n similar, pero m\u00e1s peque\u00f1a, de los patrones de actividad evocados por el intento de hablar”, dice<\/a> el neurocient\u00edfico Frank Willett, de la Universidad de Stanford.<\/p>\n\n\n\n

“Descubrimos que pod\u00edamos decodificar estas se\u00f1ales lo suficientemente bien como para demostrar una prueba de principio, aunque todav\u00eda no tan bien como con el habla”.<\/p>\n\n\n\n

A\u00fan queda mucho por hacer, y la BCI a menudo se qued\u00f3 muy por debajo de esa precisi\u00f3n m\u00e1xima de 74. Sin embargo, al utilizar tecnolog\u00eda de implantes mejorada y mapear m\u00e1s \u00e1reas del cerebro<\/a> en busca de se\u00f1ales de pensamiento, los investigadores conf\u00edan en que el sistema podr\u00e1 mejorarse r\u00e1pidamente en los pr\u00f3ximos a\u00f1os.<\/p>\n\n\n\n

Otro problema a superar es la posibilidad de traducir, registrar y expresar mon\u00f3logos internos que se pretende mantener en privado, algo que no se desea en una BCI. Los investigadores sugieren que se podr\u00edan implementar salvaguardas como una contrase\u00f1a especial para iniciar y detener la decodificaci\u00f3n. Este concepto se prob\u00f3 en los experimentos con una precisi\u00f3n del 98%.<\/p>\n\n\n\n

Actualmente estamos viendo grandes avances en este \u00e1mbito de la tecnolog\u00eda. A principios de este a\u00f1o se public\u00f3 otro estudio<\/a> sobre la decodificaci\u00f3n del pensamiento en tiempo real, aunque estaba personalizado para un solo individuo.<\/p>\n\n\n\n

“El futuro de las BCI es prometedor”, afirma<\/a> Willett. “Este trabajo ofrece una esperanza real de que las BCI de voz puedan alg\u00fan d\u00eda restaurar una comunicaci\u00f3n tan fluida, natural y c\u00f3moda como la conversaci\u00f3n”.<\/p>\n\n\n\n

La investigaci\u00f3n ha sido publicada en\u00a0Cell<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Fuente: Science Alert<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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