sábado, septiembre 22, 2018
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Con arte, mexicanos hallan la forma de controlar máquinas con el pensamiento

La ciencia tiene el desafío de encontrar la mejor forma de controlar los impulsos cerebrales para controlar máquinas, prótesis y exoesqueletos. Existen algunos avances a través de diademas o bandas neuronales con las que puede intervenir en una interfaz cerebro-computadora (BCI, por sus siglas en inglés) que permitan interactuar con los aparatos a través del pensamiento.

Para perfeccionar la fusión entre el cerebro y las computadoras, y de esta manera lograr controlar máquinas, un grupo multidisciplinario de estudiantes del Tec de Monterrey, Campus Monterrey, realizó un estudio para evaluar la respuesta cerebral de 209 personas mientras observaban obras de arte mediante la implementación de Machine Learning, su hallazgo le valió el Premio Rómulo Garza en la categoría alumnos por proyectos de investigación con componentes de innovación.

El equipo conformado por Guillermo Herrera y Kevin Kwan Loo, ambos estudiantes de la Ingeniería en Sistemas Digitales; Elsa Acosta de Ingeniería de Tecnologías Electrónicas; Mayra de Alba de la carrera de Arquitectura; Jesús Tamez Duque, de la Maestría en Ciencias de la Ingeniería y Ulises Tamez; dirigidos por el Dr. Rogelio Soto Rodríguez, profesor de la Escuela de Ingeniería y Ciencias, y José Luis Contreras Vidal, de la Universidad de Houston, recolectaron señales neuronales de centenas de visitantes al Museo de Arte Contemporáneo MARCO en Monterrey, durante un periodo de seis meses, resultados que fueron publicados en el Journal Frontiers in Human Neuroscience.

“La investigación permitió conocer un poco más de la complejidad del cerebro, cómo se comporta y reacciona a ciertos estímulos para en el futuro tener una aplicación capaz de decodificarlo, así como la forma de controlar máquinas”, contó Guillermo Herrera, líder del proyecto estudiantil.

Para la prueba, a los visitantes del MARCO se les colocó en una banda en la cabeza con sistemas interfaces cerebro computadora (BCI) portables para medir y registrar cada una de las reacciones que generaban las obras de arte y fueron divididos en dos grupos. El primero, dirigido y guiado por una persona, y el otro en donde los visitantes eran completamente libres de interactuar, observar y comentar cada obra de arte.

“Los datos obtenidos se recolectaron y se analizaron a través de algoritmos de Machine Learning. Algo padre, fue que más de mil personas estaban interesadas en que se grabaran sus señales neuronales”, cuenta Elsa Acosta. Pero en el estudio solo se incluyeron 209 registros, ya que algunos tenían menos datos, bitácoras incompletas y otras cosas más. Y esos datos se analizaron, se publicaron y se han expuesto en Houston, Edimburgo, Valencia, y Cancún. Además de ser el proyecto ganador en Expociencias, Nuevo León 2017.

El principal hallazgo en la investigación fue la supresión de la frecuencia beta (15 – 25 Hz) durante la apreciación de arte. Este, junto con otros descubrimientos reportados por los alumnos del Tec, aporta nueva información sobre los efectos del arte en el cerebro, que podrían ayudar a describir y entender el proceso creativo en el cerebro y la manera de controlar máquinas.

“La supresión descubierta es uno de los grandes descubrimientos en nuestra investigación lo que indicaría que cuando te gusta mucho intentas guardarlo en la memoria”, detalló la estudiante de Ingeniería de Tecnologías Electrónicas, Elsa Acosta.

Además de esta contribución, el estudio realizado es el primero en su tipo realizado en nuestro país, creando un precedente donde se comprueba la viabilidad y limitaciones de realizar investigaciones cerebro-computadora en ambientes fuera de laboratorio.

Base datos abierta al mundo
La recolección de señales neuronales de más de 200 participantes durante un periodo de seis meses, permitió crear una base datos de gran valor para futuros estudios en neurociencia. “Desarrollamos un protocolo en el que cualquier científico del mundo. Si está interesado en analizar cuestiones de aprendizaje, puede replicar y tomar para su investigación”, destacó Kevin Kwan Loo.

Guillermo Herrera, líder el equipo, destacó que este protocolo de Machine Learning permite crear algoritmos de aprendizaje automático que ayuda a crear redes que puedan predecir qué estamos sintiendo las personas. Además de que puede ayudar a mejorar las terapias de personas con alguna discapacidad y/o al funcionamiento de sus prótesis o exoesqueletos.

“Hay un sinfín de aplicaciones que podemos crear a partir de estos resultados. Imagínate tener un casco de videojuegos que te permita jugar con tan solo pensar, sin necesidad de usar un joystick para controlarlo”, dice Herrera.

Sus siguientes pasos
Para Mayra de Alba, estudiante de Arquitectura, el poder colaborar con un equipo multidisciplinario le permitió entender desde su área de experiencia cómo el entorno influye en el comportamiento humano. “Después de este proyecto, pienso en aplicar tecnología en la arquitectura, pero no solo en hecho de hacer casas inteligentes, sino en la interactividad de las personas con sus espacios y emociones, así como en la forma de controlar máquinas con el pensamiento”, dijo.

El equipo, luego de representar a Nuevo León en Expociencias ganó su pase para representar a México en Expociencias Asia, a realizarse en Seúl, Corea, el próximo mes de octubre. “La oportunidad de exponer nuestros resultados a nivel mundial nos permite abrir nuestras fronteras y nuestra visión sobre lo que se hace a nivel mundial. Esperamos poder regresar de Corea con nuevas ideas y alianzas”, anticipó Kevin Kwan Loo.

Otro de los proyectos que ya se está cocinando en este equipo, es poder montar una instalación artística en la que los asistentes puedan hacer un viaje a través de sus señales cerebrales y que puedan explorarlas con ayuda de la realidad virtual.

Fuente: Tec Review / Luis Estrada

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