La posibilidad de escribir únicamente con el pensamiento sigue pareciendo ciencia ficción, pero Meta continúa avanzando en esa dirección. La compañía ha presentado Brain2Qwerty v2, la nueva versión de su sistema de inteligencia artificial capaz de interpretar la actividad cerebral y convertirla en texto sin necesidad de implantes quirúrgicos.
Aunque todavía se trata de una tecnología experimental muy alejada del mercado de consumo, los resultados obtenidos suponen un importante avance respecto a la primera versión del proyecto y acercan el objetivo de desarrollar nuevas herramientas de comunicación para personas con enfermedades o lesiones neurológicas que les impiden hablar.
De reconocer letras a reconstruir frases completas
La primera versión de Brain2Qwerty, presentada el año pasado, ya logró demostrar que era posible interpretar la actividad cerebral utilizando únicamente técnicas no invasivas como la electroencefalografía (EEG) y la magnetoencefalografía (MEG). Sin embargo, aquella tecnología apenas era capaz de identificar caracteres individuales.
Con Brain2Qwerty v2, Meta asegura haber dado un salto considerable gracias al uso de modelos de inteligencia artificial de extremo a extremo y modelos de lenguaje similares a los que emplean los asistentes de IA actuales. En lugar de limitarse a detectar letras aisladas, el nuevo sistema puede reconstruir palabras completas e incluso frases enteras directamente a partir de las señales cerebrales.
Para entrenar el modelo, los investigadores recopilaron cerca de 22.000 frases escritas por nueve voluntarios, que permanecieron alrededor de 10 horas utilizando equipos de magnetoencefalografía mientras escribían.
Un importante aumento de precisión
Los resultados obtenidos muestran una mejora muy significativa frente a los métodos no invasivos utilizados hasta ahora.
Según Meta, Brain2Qwerty v2 alcanza una precisión media del 61 % en el reconocimiento de palabras, frente al aproximadamente 8 % que conseguían otros sistemas similares. En el participante con mejores resultados, la precisión llegó hasta el 78 %, logrando reconstruir correctamente más de la mitad de las frases con un único error o incluso ninguno.
La compañía también afirma que el rendimiento continúa aumentando conforme se incorpora un mayor volumen de datos para entrenar el modelo, lo que sugiere que todavía existe un importante margen de mejora.
Una alternativa a los implantes cerebrales
Uno de los aspectos más interesantes del proyecto es que evita recurrir a implantes dentro del cerebro, como ocurre con propuestas como Neuralink. En lugar de ello, utiliza sensores externos capaces de registrar la actividad cerebral sin necesidad de cirugía.
Esta aproximación reduce considerablemente los riesgos asociados a hemorragias, infecciones o al deterioro progresivo de los implantes, problemas que actualmente siguen siendo uno de los principales desafíos para las interfaces cerebro-ordenador invasivas.
El objetivo de Meta no pasa por desarrollar un sistema para controlar ordenadores con la mente, sino por crear herramientas que permitan recuperar la capacidad de comunicación a personas afectadas por enfermedades neurológicas o lesiones que les impiden hablar.
Todavía muy lejos de llegar a casa
Pese al enorme avance, la propia Meta reconoce que aún queda un largo camino antes de que esta tecnología pueda utilizarse fuera de un laboratorio.
Los equipos de magnetoencefalografía siguen siendo dispositivos voluminosos y muy costosos que requieren funcionar dentro de salas especialmente protegidas frente a interferencias magnéticas. Las señales generadas por el cerebro son millones de veces más débiles que las producidas por elementos cotidianos como teléfonos móviles, redes Wi-Fi o incluso el propio campo magnético terrestre.
Aun así, el progreso mostrado por Brain2Qwerty v2 demuestra que las interfaces cerebro-ordenador no invasivas siguen avanzando a buen ritmo. Aunque todavía estemos lejos de escribir mensajes únicamente con el pensamiento, esta investigación representa un paso muy importante hacia futuras tecnologías que podrían mejorar enormemente la calidad de vida de miles de personas con problemas de comunicación.