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Una mujer paralizada ha recuperado la capacidad de comunicarse gracias a un innovador implante cerebral. Este dispositivo ultrafino capta señales eléctricas del habla en su cerebro y, mediante inteligencia artificial (IA), las convierte en texto y voz sintetizada con su propio tono original. Lo que lo hace realmente revolucionario es su capacidad de traducción en menos de un segundo, permitiendo un diálogo casi natural. Este dispositivo fue desarrollado por científicos de la Universidad de California, Berkeley, y el estudio fue publicado en la revista Nature Neuroscience.
La brecha en la comunicación
Perder la capacidad de comunicarse puede ser devastador. Para quienes viven con parálisis, las opciones tradicionales incluyen teclados digitales controlados con movimientos de la cabeza o los ojos, que luego convierten el texto en voz sintética. Sin embargo, estos métodos presentan grandes retrasos, afectando la fluidez de la conversación.
El caso de Ann, la mujer participante en este estudio, ilustra estos desafíos. Un derrame cerebral desconectó su cerebro de los músculos que permiten hablar, lo que afectó su capacidad de controlar labios, lengua y cuerdas vocales. Sin embargo, su cerebro aún generaba señales neuronales como si estuviera hablando. Aprovechando esto, los científicos desarrollaron un sistema que intercepta esas señales y las traduce en palabras comprensibles. Gracias a la IA, se ha logrado una velocidad de conversión de aproximadamente 47 palabras por minuto, mucho más rápido que los sistemas previos.
La transmisión de señales cerebrales
El implante utilizado en Ann consiste en una matriz de electrodos colocada sobre la región cerebral encargada del habla. Aunque no lee pensamientos directamente, captura señales neuronales responsables del control de los músculos involucrados en la fonación. Estas señales se envían a una computadora a través de un puerto en su cráneo, donde la IA las interpreta en tiempo real.
Para entrenar el sistema, Ann imaginó decir 1.024 palabras mientras el algoritmo registraba las señales cerebrales asociadas. Mediante el procesamiento de aprendizaje profundo, la IA aprendió a traducir estos impulsos eléctricos en palabras y frases. Además, se utilizó una grabación de la voz de Ann antes de su accidente para lograr una síntesis más realista. Tras miles de pruebas, la IA alcanzó un tiempo de respuesta promedio de un segundo, una mejora significativa frente a los 20 segundos de retraso de versiones anteriores.
Desafíos y futuro de la tecnología
Aunque el sistema ha demostrado un avance impresionante, todavía enfrenta ciertos desafíos. En conversaciones largas, el margen de error aún es elevado, con aproximadamente la mitad de las palabras decodificadas de forma incorrecta. Para mejorar esto, los investigadores buscan perfeccionar el reconocimiento del habla en períodos más extensos y aumentar la precisión del algoritmo.
Un aspecto clave del futuro desarrollo es la posibilidad de incorporar emociones a la voz sintetizada. Ajustar el tono, la intensidad y la entonación podría hacer que la comunicación de personas con parálisis sea aún más natural y expresiva. Además, la compatibilidad del algoritmo con distintos dispositivos sugiere que esta tecnología podría beneficiar a más pacientes.
Referencia:
- A streaming brain-to-voice neuroprosthesis to restore naturalistic communication. Link.
Fuente: CerebroDigital.net
