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UN CHIP CEREBRAL DE BAJO CONSUMO PREDICE LAS INTENCIONES DE LOS USUARIOS

Un nuevo chip hace posible el desarrollo de interfaces cerebro-ordenador más intuitivas, autónomas y eficientes

Un chip cerebral permite controlar una interfaz cerebro-ordenador sin contacto físico. / Crédito: Scholaris en Pixabay.

Redacción T21
13 MAR 2025

Un equipo de científicos de la Universidad Estatal de San Diego, en Estados Unidos, ha desarrollado un innovador chip cerebral de bajo consumo de energía que predice las intenciones de los usuarios, lo que podría transformar la forma en que las personas con parálisis interactúan con sus entornos.

Este avance promete no solo proporcionar un control motor más autónomo, sino también mejorar la vida de las personas con discapacidades severas, sin los riesgos asociados a los chips cerebrales convencionales.

La clave de este nuevo diseño radica en su capacidad para predecir las intenciones del usuario sin la necesidad de monitorear cada neurona individualmente, una condición común de los sistemas cerebrales convencionales.

En lugar de utilizar técnicas de monitoreo invasivo, el chip de bajo consumo, basado en señales de potencial de campo local (LFP, por sus siglas en inglés), ofrece una alternativa más amigable con el usuario y más eficiente en términos de energía.

Un nuevo enfoque

Los estudios iniciales han demostrado que, en términos de precisión, ambos enfoques, tanto el convencional como el LFP, son comparables. Sin embargo, el enfoque basado en LFP tiene una ventaja significativa: el bajo consumo de energía.

Esto es crucial para los dispositivos portátiles, ya que permite una mayor autonomía sin comprometer el rendimiento. Según Daniel Valencia, uno de los autores del estudio publicado en

IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems, “los circuitos de grabación necesarios para los LFP son mucho más simples en comparación con los métodos convencionales, lo que reduce la complejidad del hardware”, indicó en un artículo de IEEE Spectrum. Esto no solo mejora la eficiencia energética, sino que también reduce el tamaño y el coste de los dispositivos.

Otra ventaja importante del enfoque LFP es que resulta más cómodo para los usuarios. Mientras que los chips cerebrales convencionales suelen requerir microelectrodos profundamente penetrantes, causando cicatrices en el tejido cerebral y aumentando el riesgo de complicaciones a largo plazo, los dispositivos basados en LFP pueden prescindir de estos electrodos invasivos. Esto no solo reduce el daño potencial en el cerebro, sino que también aumenta la longevidad del dispositivo.

Sin contacto físico

El avance va más allá de la simplicidad y eficiencia. El sistema propuesto permitiría a los usuarios completar tareas de forma más autónoma, sin necesidad de activar manualmente el chip cerebral. En otras palabras, el chip podría anticipar las intenciones del usuario y activar las respuestas motoras adecuadas sin intervención humana. Esto abriría la puerta a un control motor más fluido y natural para aquellos con movilidad limitada, mejorando su calidad de vida.

Este tipo de avances ha generado gran interés en la comunidad científica, especialmente en el ámbito de los sistemas de interfaz cerebro-ordenador (iBCI, por sus siglas en inglés). Los investigadores creen que este enfoque representa un paso importante hacia sistemas más avanzados, que permitirán a los usuarios controlar su interacción con los dispositivos de manera autónoma y sin contacto físico con controles.

Además, el equipo está trabajando en integrar el enfoque LFP dentro de un sistema iBCI más amplio, que también utilice datos de neuronas individuales para mejorar el control motor. Mientras que los datos de LFP podrían activar el sistema de manera general, los datos de las neuronas individuales se usarían para realizar movimientos más finos y precisos, lo que podría ofrecer un control motor más exacto y fluido.

_________________
Referencia

An Efficient Brain-Switch for Asynchronous Brain-Computer Interfaces. Daniel Valencia et al. IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems (2025). DOI:https://www.doi.org/10.1109/TBCAS.2024.3396115

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Fuente:

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