MiBMI: el chip cerebral que podría superar a Neuralink

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La carrera por desarrollar interfaces cerebro-máquina (BMI) está en pleno auge, y aunque Neuralink de Elon Musk ha sido el protagonista más destacado en este campo, un nuevo chip desarrollado en Suiza está haciendo que Neuralink parezca torpe en comparación. Este dispositivo, conocido como MiBMI (Miniaturized Brain-Machine Interface), ha sido creado por investigadores de la École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) y podría revolucionar la forma en que interactuamos con la tecnología a través de nuestros pensamientos.

¿Qué hace tan especial al MiBMI?

El MiBMI es un dispositivo extremadamente pequeño, compuesto por dos chips delgados que, en conjunto, miden solo 8 mm². Para ponerlo en perspectiva, el dispositivo de Neuralink tiene un tamaño mucho mayor, de aproximadamente 23 x 8 mm. Pero no es solo su tamaño lo que destaca; este chip también consume muy poca energía, es mínimamente invasivo y procesa datos en tiempo real. A diferencia de Neuralink, que requiere la inserción de 64 electrodos en el cerebro y realiza su procesamiento a través de una aplicación externa, el MiBMI realiza todo su trabajo internamente, sin necesidad de dispositivos externos.

En términos simples, el MiBMI monitorea la actividad eléctrica en el cerebro y, utilizando datos de esfuerzos previos de monitoreo cerebral, convierte esa actividad en una salida tangible, como texto en una pantalla. Aunque aún no ha sido probado en humanos, las pruebas realizadas con datos en tiempo real de grabaciones neuronales anteriores han demostrado una precisión del 91% al convertir la actividad neural en texto.

Descifrando el cerebro con códigos neuronales distintivos

Uno de los factores clave detrás del éxito del MiBMI radica en un enfoque innovador para leer las señales del cerebro. Los investigadores de la EPFL descubrieron una serie de marcadores neuronales específicos que se activan cuando un paciente imagina escribir una letra. Estos marcadores, llamados códigos neuronales distintivos (DNC), actúan como una especie de taquigrafía para cada letra, lo que permite que el chip procese solo la información esencial. Esto reduce drásticamente la cantidad de datos que el chip necesita manejar, de miles de bytes a solo unos pocos cientos, lo que contribuye a su eficiencia y tamaño reducido.

El MiBMI actualmente puede decodificar 31 caracteres diferentes, un récord para sistemas integrados de este tipo. Sin embargo, los investigadores creen que podrán ampliar esta capacidad para decodificar hasta 100 caracteres en el futuro, lo que podría abrir la puerta a aplicaciones más complejas, como la decodificación del habla o el control de movimientos.

Potencial para transformar vidas

El principal objetivo del MiBMI es mejorar la capacidad de comunicación de personas con graves discapacidades motoras, como aquellos que sufren de ELA (esclerosis lateral amiotrófica) u otras condiciones que limitan su capacidad para interactuar con el mundo. Sin embargo, el potencial de este chip no se limita a la conversión de pensamientos en texto. Los investigadores de la EPFL están colaborando con otros grupos de investigación para probar el sistema en diferentes contextos, como la decodificación del habla y el control de movimientos, con la esperanza de desarrollar una BMI versátil que pueda adaptarse a diversas condiciones neurológicas.

Yo creo que este desarrollo representa un gran avance en la tecnología de interfaces cerebro-máquina, acercándonos cada vez más a un futuro donde las personas con discapacidades puedan comunicarse y controlar dispositivos con solo pensar. El impacto que esto podría tener en la calidad de vida de millones de personas es simplemente enorme.

Lo que viene

El MiBMI aún no ha sido probado en un entorno clínico, pero las pruebas hasta ahora son prometedoras. Con el tiempo, podríamos ver cómo este pequeño chip cambia la forma en que las personas con discapacidades se comunican y se relacionan con el mundo. En WWWhatsnew.com, estaremos atentos a los próximos avances en esta fascinante área de la neurotecnología.

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