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Christian Peñaloza, 33

Su sistema de control mental inteligente aprende de los pacientes con parálisis para mejorar la asistencia que les ofrece día a día

  • Por Carlos Corominas

Las personas con parálisis motrices han ganado mucha autonomía gracias al desarrollo de interfaces cerebro-máquina (BMI, por sus siglas en inglés). Estos aparatos les permiten hacer tareas sencillas, como encender la luz y conectar la calefacción de las estancias en las que viven, cosas que antes les resultaban imposibles. Pero controlar dispositivos con la mente puede resultar agotador, así que para reducir esa fatiga, el investigador en Neurociencia Cognitiva aplicada a la robótica Christian Peñaloza, ha desarrollado un módulo de BMI que aprende a reconocer las órdenes del individuo mediante inteligencia artificial. Este avance ha convertido a Peñazola en uno de los ganadores de Innovadores Menores de 35 México 2016 de MIT Tecnología Review en español.

Gracias a la inteligencia de la máquina, el sistema puede aprender a adelantarse a las necesidades del usuario, sin que tenga que hacer el esfuerzo de pensarlas de nuevo. Esta capacidad "puede evitar el rechazo de algunos pacientes a estos sistemas por el cansancio que provoca", afirma su creador.

Pie de foto: Esquema del funcionamiento del sistema inteligente. Crédito: Christian Peñaloza.


El procedimiento es sencillo. Una gorra con electrodos recoge las señales cerebrales y las envía a un ordenador que las interpreta. El sistema no capta mensajes complejos, como "abrir la ventana", pero "sí reconoce acciones básicas como la intención de mover un brazo", explica Peñaloza, y atribuye a cada pensamiento una acción. Si en el código morse tres golpes cortos representan una "S", en el lenguaje del investigador mexicano la señal cerebral de mover la mano izquierda significaría "abrir la ventana".

Una vez construido este alfabeto, el sistema de Peñaloza incorpora la verdadera innovación: el aprendizaje automático. Cuando por ejemplo el usuario está cansado, quiere apagar la luz y manda la orden correspondiente, el sistema aprenderá el código de esa orden para usarlo en el futuro. Así, la próxima vez que el BMI detecte el cansancio, apagará la luz automáticamente.

El ordenador combina los comandos aprendidos con información de sensores en la habitación para ajustar los deseos del usuario al ambiente. Pero si el sistema se equivoca, dispone de un mecanismo de corrección de errores. Si el módulo ejecuta un comando aprendido como el de apagar las luces automáticamente, pero el usuario se siente molesto porque no es lo que quería, este lo detecta y revierte la acción a la espera de recibir la orden correcta. 

Peñaloza trabaja en la Universidad de Osaka (Japón) y en el Advanced Telecommunicatios Research Institute y es presidente del grupo de Japón de la RedGlobalMX. Actualmente está colaborando con pacientes para crear mejores patrones cerebrales y ampliar las posibilidades de su interfaz al manejo de sillas de ruedas y brazos robóticos. Para el miembro del jurado de Innovadores Menores de 35 México 2016, Fernando Amestoy, la propuesta de Peñaloza "es particularmente atractiva para las personas con discapacidades motoras severas ya que mejoraría su calidad de vida y permite reducir el coste de los cuidados intensivos".

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