{"id":6827,"date":"2017-08-24T11:32:52","date_gmt":"2017-08-24T17:32:52","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=6827"},"modified":"2017-08-24T11:32:52","modified_gmt":"2017-08-24T17:32:52","slug":"maquina-que-aprende-por-su-cuenta-a-reconocer-los-pensamientos-leyendo-senales-cerebrales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/tech\/maquina-que-aprende-por-su-cuenta-a-reconocer-los-pensamientos-leyendo-senales-cerebrales\/","title":{"rendered":"M\u00e1quina que aprende por su cuenta a reconocer los pensamientos leyendo se\u00f1ales cerebrales"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify;\">Para poder conseguir una mejor calidad de la transmisi\u00f3n de las se\u00f1ales cerebrales, los investigadores aplican un gel de contacto. (Foto: Michael Veit)<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><!--more-->La inteligencia artificial ha superado de largo a la humana en ciertas tareas, como filtrar informaci\u00f3n para motores de b\u00fasqueda, actuar como oponente durante algunos juegos de mesa o reconocer ciertas clases de im\u00e1genes.Ahora, unos cient\u00edficos han ideado y probado un algoritmo con capacidad de autoaprendizaje que decodifica las se\u00f1ales cerebrales humanas captadas mediante electroencefalograma (EEG). Entre estas se\u00f1ales descifradas se incluyen las de tipo motor vinculadas a movimientos f\u00edsicos realizados por la persona, pero tambi\u00e9n las de movimientos de manos y pies que solo se pensaron o la rotaci\u00f3n imaginaria de objetos.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">A pesar de que el algoritmo no recibi\u00f3 informaci\u00f3n sobre ninguna caracter\u00edstica con antelaci\u00f3n, funciona tan r\u00e1pidamente y de forma tan precisa como los sistemas tradicionales dise\u00f1ados para entender el significado de ciertas se\u00f1ales cerebrales predeterminadas y actuar en consecuencia. A diferencia del nuevo algoritmo, esos sistemas no son apropiados para otros tipos de se\u00f1ales que no sean las del tipo para el que se los ha dise\u00f1ado.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Son muchas las aplicaciones que podr\u00eda tener el nuevo algoritmo. Por ejemplo, podr\u00eda utilizarse para una detecci\u00f3n temprana de ataques epil\u00e9pticos. Tambi\u00e9n podr\u00eda emplearse para mejorar las posibilidades de comunicaci\u00f3n en pacientes gravemente paralizados (incapaces de hablar y de realizar otros movimientos corporales de comunicaci\u00f3n) o para realizar algunos diagn\u00f3sticos neurol\u00f3gicos autom\u00e1ticos.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">El software desarrollado y probado por el equipo de Robin Tibor Schirrmeister y Tonio Ball, de la Universidad de Friburgo en Alemania, se basa en modelos inspirados en el cerebro que han demostrado ser muy \u00fatiles para decodificar varias clases de se\u00f1ales naturales, como los sonidos fon\u00e9ticos.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Las redes neurales artificiales est\u00e1n en la base de esta l\u00ednea de investigaci\u00f3n y desarrollo. Lo m\u00e1s notable del programa es que el sistema que lo emplea aprende a reconocer y diferenciar al vuelo entre ciertos patrones de comportamiento a partir de varios movimientos, sin necesidad de una programaci\u00f3n formal previa espec\u00edfica. El modelo est\u00e1 basado en las conexiones entre las c\u00e9lulas nerviosas en el cuerpo humano, en las que las se\u00f1ales el\u00e9ctricas de las sinapsis son dirigidas desde las protuberancias celulares hasta el n\u00facleo de la c\u00e9lula y de nuevo de vuelta.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Fuente:<\/strong> NCYT<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Para poder conseguir una mejor calidad de la transmisi\u00f3n de las se\u00f1ales cerebrales, los investigadores aplican un gel de contacto. 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