Dos nuevos sistemas de interfaz cerebro-computadora (BCI) han logrado descifrar palabras del habla no verbal de las personas. Los sistemas, desarrollados por investigadores de la Universidad de Stanford y la Universidad de California, San Francisco, utilizan electrodos implantados en el cerebro o en la superficie del cerebro para registrar la actividad eléctrica cerebral.
El sistema desarrollado por el equipo de Stanford utiliza electrodos implantados en el cerebro. Estos electrodos se implantan en una región del cerebro que se cree que está involucrada en la producción del habla. Los electrodos registran la actividad eléctrica de las neuronas individuales en esta región. El sistema desarrollado por el equipo de la UCSF utiliza electrodos de electrocorticografía (ECoG) colocados en la superficie del cerebro. Estos electrodos registran la actividad eléctrica de grupos de neuronas en la superficie del cerebro.
En ambos casos, el modelo de aprendizaje automático se entrena utilizando un conjunto de datos de grabaciones de actividad cerebral y palabras habladas. El modelo aprende a asociar patrones de actividad cerebral con palabras específicas.
El sistema desarrollado por el equipo de Stanford tiene una velocidad de decodificación de palabras de 62 palabras por minuto. El sistema desarrollado por el equipo de la UCSF tiene una velocidad de decodificación de palabras de 78 palabras por minuto. Estas velocidades son más de tres veces más rápidas que el récord anterior.
En el video bajo estas líneas podéis ver los sistemas en uso: