La neurociencia avanza hacia una “red social de cerebros”

BrainNet permite la comunicación directa de persona a persona de cerebro a cerebro.

Fuente: Siphotography / istockphoto

Imagínese interactuar con otras personas en las redes sociales a través de la nube utilizando solo los pensamientos en su cerebro para comunicarse, sin necesidad de enviar mensajes de texto, escribir ni hablar. Un reciente avance neurocientífico está iniciando una nueva fase en la evolución de la interfaz cerebro a cerebro (BBI) que acelera la posibilidad de una “red social de cerebros” en Internet.

El 23 de septiembre de 2018, científicos pioneros en la Universidad de Washington y en la Universidad Carnegie Mellon anunciaron que BrainNet logró “la primera demostración exitosa de interacción cerebro-a-cerebro directa no invasiva de varias personas para resolver una tarea [1]”. los investigadores describen BrainNet como una solución BBI escalable y el primero en combinar la estimulación cerebral y la grabación en un solo sujeto humano.

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En el estudio, a tres participantes ubicados en diferentes salas se les asignó la tarea de colaborar en un proyecto que se asemeja a una versión simplificada de Tetris, el videojuego de rompecabezas de la década de los años 80, extremadamente popular. El único método de comunicación permitido entre los tres participantes fue a través de BrainNet.

Fuente: arXiv

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BrainNet utiliza una combinación no invasiva de electroencefalografía (EEG) para registrar las señales del cerebro y la estimulación magnética transcraneal (TMS) para estimular la corteza visual del cerebro. Dos remitentes utilizan una interfaz cerebro-computadora (BCI) basada en EEG para impartir información a través de una red TCP / IP al cerebro de un receptor que está equipado con una interfaz computadora-cerebro (CBI) basada en TMS. Las decisiones de los remitentes se convierten en pulsos TMS individuales que se envían a la corteza occipital del receptor. El pulso magnético es detectado como un destello de luz por el receptor.

Tanto los remitentes como el receptor utilizan potenciales evocados visuales de estado estable (SSVEP). Los participantes comunicaron las decisiones de “sí” y “no” con respecto a si rotar o no las piezas del juego dirigiendo un cursor de computadora usando SSVEPs basado en EEG. Para lograr esto, los participantes enfocaron su atención ya sea en un LED parpadeante de 17 Hz para indicar una “rotación” o un LED parpadeante de 15 Hz para una decisión de “no rotar” para la pieza del rompecabezas.

El receptor toma una decisión independiente después de integrar las decisiones transmitidas por los remitentes. Si la información de los remitentes no coincide, depende del receptor decidir qué información del remitente es más confiable de usar. Luego, el receptor utiliza un BCI basado en EEG para realizar su propia maniobra decidida. Los remitentes pueden ver el resultado de la acción del receptor y pueden impartir correcciones al receptor si es necesario.

El estudio actual se basa en decisiones binarias de “sí” o “no” en las que solo se transmite un bit de datos por iteración. En estudios futuros, el equipo de investigación planea aumentar el ancho de banda para entregar datos más complejos mediante la posible incorporación de la tecnología funcional de Imagen de Resonancia Magnética (RMF) en la solución.

El equipo de investigación informa que BrainNet logró resultados que fueron “significativamente más altos que el rendimiento esperado por casualidad”, con una precisión promedio de 81.25% entre las cinco tríadas de participantes.

Los científicos creen que un servidor BBI basado en la nube podría un día permitir interacciones entre cerebros en todo el mundo, y que BrainNet es un paso en esa dirección. Lo que podría haber parecido ciencia ficción está avanzando rápidamente para convertirse en una realidad en un futuro no tan lejano.

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Referencias

1. Jiang, Linxing; Stocco, Andrea; Losey, Darby M .; Abernethy, Justin A .; Prat, Chantel S .; Rao Rajesh PN. “BrainNet: una interfaz cerebro-cerebro de varias personas para la colaboración directa entre cerebros”. ArXiv e-print . arXiv: 1809.08632 [cs.HC]. 23 de septiembre de 2018.