En los últimos años, los avances en las interfaces cerebro-computadora han sido sorprendentes. Los investigadores y empresarios han estado trabajando en el aprovechamiento del potencial de estas interfaces para mejorar las capacidades cognitivas.
En un estudio reciente, publicado en la revista Intelligent Computing, los investigadores Gao Wang y Daniele Faccio de la Universidad de Glasgow demostraron que es posible conectar un cerebro humano y una computadora para realizar tareas simples de imágenes computacionales.
Reconstruyendo planos visuales con imágenes fantasma
Una imagen fantasma es una técnica que se utiliza en procesamiento de señales e imágenes para reconstruir una imagen de un objeto que está oculto detrás de una barrera o una pared. La técnica se basa en la iluminación del objeto con diferentes patrones de luz y la detección de los valores de intensidad de la luz que son reflejados por una superficie cercana a este objeto.
En lugar de utilizar una cámara o sensor de imágenes tradicional para capturar los valores de intensidad de la luz, se utiliza la corteza visual del cerebro humano como un sensor de imagen. Este proceso se realiza mediante la medición de las señales eléctricas generadas por las células nerviosas del cerebro que responden a los patrones de luz reflejados en la superficie.
Los datos de las señales eléctricas se procesan mediante algoritmos que reconstruyen una imagen del objeto oculto en función de los valores de intensidad de luz detectados. Esta técnica de imagen fantasma puede tener aplicaciones en diversas áreas, como la medicina, la seguridad y la investigación científica.
Wang y Faccio utilizaron imágenes fantasma para reconstruir computacionalmente imágenes de un objeto escondido detrás de una pared. Los investigadores utilizaron el sistema visual humano para dos propósitos: no solo detectó señales visuales, sino que también dio retroalimentación en tiempo real.
Cómo funcionó el experimento
En el experimento de Wang y Faccio, los patrones de luz parpadeantes se proyectaron sobre un objeto y se reflejaron desde una superficie blanca secundaria. Los valores de intensidad de la luz reflejada fueron detectados por la corteza visual del participante y capturados como señales eléctricas por un auricular con un solo electrodo.
Las señales fueron procesadas en una computadora portátil por un algoritmo diseñado para reconstruir una imagen del objeto oculto. «Una primera impresión podría ser que el sistema visual simplemente actúa como un tipo diferente de cámara», explicaron los autores.
Para obtener imágenes más eficientes y de mayor resolución, los autores agregaron un bucle computacional adaptativo. Con la ayuda de la retroalimentación en tiempo real proporcionada por el sistema visual humano, podrían modificar los patrones de luz proyectados y «tallar» los menos útiles para mejorar tanto la velocidad de imagen como la calidad de la imagen.
Desafíos y próximos pasos
Los autores descubrieron en un experimento de seguimiento que cuando se les pidió a los participantes que dijeran o escribieran en un teclado la intensidad de la luz percibida mientras se monitoreaban sus señales cerebrales, la calidad de las imágenes reconstruidas se redujo.
Wang y Faccio creen que su artículo sienta las bases para que los sistemas cerebro-computadora permitan formas de computación alternativas dentro y más allá de las imágenes. También señalaron que queda mucho más por investigar, dada la tensión existente entre el procesamiento consciente y no consciente.